SuperSwarm 旨在利用多個專業代理實時通信與合作，來協調基於人工智能的工作流程。它支持動態任務分解，主要控制代理將複雜目標拆分成子任務，並指派給專家代理。代理可共享內容、傳遞訊息，並根據中間結果調整行動方案。平台提供基於Web的儀表板、RESTful API 和命令列介面用於部署與監控。開發者可以定義自訂角色、配置叢集拓撲，並透過插件整合外部工具。SuperSwarm 採用容器調度進行橫向擴展，確保在大量工作負載下的穩定性能。日誌、指標與視覺化有助於優化代理交互，使其適用於高階研究、客戶支援自動化、程式碼產生與決策流程。

Work Fast是一個強大的AI驅動代理，可以幫助使用者輕鬆管理行政任務。通過自動化 routine 活動，例如排程、郵件整理和文件處理，它節省了時間並消除了人為錯誤。AI利用智慧算法來理解使用者的偏好並相應地客製化行動，確保無縫的工作流程。使用 Work Fast，團隊可以更好地協作，並將更多時間用於策略性倡議，而不是日常任務。

Writetic 提供了一個專為內容行銷者設計的 AI 工作空間。通過利用行業領先的語言模型，如 Google Gemini 和 OpenAI，Writetic 旨在通過 AI 工作流程加速寫作過程，使團隊能夠創建與其觀眾共鳴的 SEO 友好內容。該平台包括現成的 AI 範本、集中內容中心、績效跟蹤和團隊協作功能，旨在簡化您的內容創作和管理流程。

Avalon-LLM是一個基於Python的多智能體AI框架，用於在協調環境中管理多個由LLM驅動的智能體。每個智能體可以配置特定的工具，包括網路搜索、文件操作和自定義API，以執行專門任務。該框架支持存儲對話背景與長期知識的記憶模組、用於改進決策的思考鏈推理，以及內建的性能評估流程以進行基準測試。Avalon-LLM提供模組化插件系統，方便開發者輕鬆添加或替換組件，例如模型提供者、工具包和記憶存儲。透過簡單的配置文件和命令列介面，用戶可以部署、監控和擴展符合研究、開發及生產用例的自主AI工作流程。

Bedrock Engineer為開發者提供一個結構化、模組化的方法，用於建立依賴AWS Bedrock基础模型（如Amazon Titan和Anthropic Claude）的AI代理。此工具包包含資料檢索、文件分析、自動推理與多步規劃的範例流程。它管理會話背景，與AWS IAM整合以確保安全存取，並支援客製化提示模板。透過抽象繁瑣的樣板程式碼，Bedrock Engineer加快聊天機器人、摘要工具與智慧助理的開發速度，同時利用AWS管理的基礎設施達到擴展性與成本優化。

ComfyUI LLM派對擴展了Node基礎的ComfyUI環境，提供一系列用於協調文本交互和視覺AI工作流程的LLM驅動節點。它包括用於與大型語言模型互動的聊天節點、用於保持上下文的記憶節點，以及用於管理多代理對話的路由節點。用戶可以在管道中鏈接語言生成、總結和決策操作，將文本AI與圖像生成結合。此擴展還支持自定義提示模板、變數管理和基於條件的分支，讓創作者能自動生成故事、圖像說明和動態場景描述。其模塊化設計支持與現有節點的無縫集成，使藝術家和開發者可以在不需程式技術的情況下建立複雜的AI代理人流程。

Drive Flow 是一個彈性很高的框架，讓開發人員可以通過定義步驟序列來設計AI流程。每個步驟都可以調用大型語言模型、執行自訂函數或與存於MemoDB的持久記憶交互。此框架支援複雜的分支邏輯、迴圈、平行任務與動態輸入處理。採用TypeScript，並使用宣告式DSL來指定流程，讓流程邏輯分離清晰。Drive Flow還提供內建錯誤處理、重試策略、執行上下文追蹤與豐富的日誌記錄。主要用例包括AI助手、自動化文件處理、客戶支持自動化和多步決策系統。通過抽象流程編排，Drive Flow加速開發並簡化AI應用的維護。

Multi-LLM 動態代理路由器是一個構建 AI 代理協作的開放架構框架。它具有一個動態路由器，將子請求導向最適合的語言模型，並配備一個 GraphQL 接口，用於定義組合提示、查詢結果和合併響應。這使開發者能將複雜任務拆解成微提示，路由到專業的 LLM，再以程式化方式重新組合輸出，從而提升相關性、效率和可維護性。

Isek是一個針對開發人員的AI代理建構平台，採用模組化架構。提供工具和資料來源的插件系統、內建記憶以保留上下文、及協調多步任務的規劃引擎。你可以在本地或雲端部署代理，整合任何LLM後端，並透過社群或自訂模組擴展功能。Isek透過範本、SDK和CLI工具，簡化聊天機器人、虛擬助手及自動化工作流程的快速開發。

KitchenAI是一個開源控制平面，旨在簡化AI框架的協調。它允許用戶通過單一、標準化的API端點管理各種AI實現。KitchenAI平台支持模組化架構、實時監控和高效能消息傳遞，為整合、部署和監控AI工作流程提供統一的介面。它不依賴於任何框架，並可以在AWS、GCP和本地環境等多種平台上部署。

LLMWare.ai是一個平台，用於在您的PC上安全、本地並按規模運行企業AI工作流程。它自動優化AI模型的部署以適應您的硬體，確保高效性能。通過LLMWare.ai，您可以無需互聯網運行強大的AI工作流程，訪問超過80個AI模型，執行設備內文檔搜索以及執行自然語言SQL查詢。

Octoparse AI是一個革命性的無碼平台，旨在促進自定義AI工作流程和RPA機器人的創建。其直觀的拖放界面使得用戶能夠迅速自動化廣泛的業務流程。通過Octoparse AI，企業可以利用AI和數據的力量，提高效率和生產力，無需廣泛的編碼知識。預先構建的應用和工作流程進一步加速自動化過程，使得非技術用戶也能夠輕鬆使用。

OperAgents是一個面向開發者的工具包，用於建立和協調使用GPT等大型語言模型的自主代理。它支持定義自訂的代理類別、整合外部工具（API、資料庫、程式碼執行），並管理代理記憶以保持上下文。通過可配置的管道，代理能執行如研究、摘要和決策支援等多步任務，同時動態調用工具並維持狀態。該框架包括監控代理性能、自動錯誤處理和擴展代理執行的模組。藉由抽象化LLM交互與工具管理，OperAgents加速在自動化客戶支援、資料分析和內容生成等領域的AI驅動工作流程開發。

Scint是一個強大的無碼AI代理平台，讓用戶能組合、部署及管理自主多步流程。利用Scint的拖放界面，用戶可以定義代理行為、連接API及資料來源，並設定觸發條件。平台內建除錯、版本控制及即時監控儀表板。為技術與非技術團隊設計，Scint加快自動化開發，確保從資料處理到客戶支持的複雜任務可靠執行。

Wumpus LLM代理旨在簡化高階蘇格拉底式AI代理的開發，通過提供預設的協調工具、結構化的提示範本和無縫的工具整合。用戶定義代理角色、工具集和對話流程，並利用內建的鏈式思考管理來提供透明的推理過程。框架負責上下文切換、錯誤恢復與記憶儲存，支持多步決策過程。它還包含一個API、資料庫和自定義函數的插件介面，讓代理能瀏覽網頁、查詢知識庫或執行程式碼。藉由完整的日誌記錄與除錯工具，開發者可以追蹤每個推理步驟、微調代理行為，並支援Python 3.7+的任何平台部署。

Agent-Go提供模組化框架，用於在Go語言中建立自主AI代理。整合LLM供應商（如OpenAI）、用於長期保持上下文的向量記憶庫，以及用於將用戶請求拆解成可執行步驟的彈性規劃引擎。開發者可定義並註冊自訂工具（API、資料庫或shell指令），代理即可調用。對話管理器追蹤對話歷史，且可配置的規劃器協調工具調用與LLM互動。此設計讓團隊能快速在生產環境中原型設計AI助理、自動化流程與任務導向機器人。

Agent Communication Protocol (ACP) 是一個正式規範，旨在實現自主人工智慧代理之間的無縫互動。ACP 指定了一套訊息類型、標頭和負載約定，以及代理發現和登記機制。它支持對話追蹤、版本協商和標準化的錯誤回報。透過提供語言無關的JSON架構和傳輸無關的綁定，ACP 減少了整合的複雜性，讓開發者可以組合出可擴展、互通的多代理系統，用於客戶服務機器人、機器人群、物聯網協調與合作人工智慧流程。

Agentic AI Workflow是一個可擴展的Python函式庫，設計用來協調多個AI代理以進行複雜的任務自動化。它包括一個規劃代理，用來將目標拆解為可行的步驟；執行代理，用來透過連接的LLMs執行這些步驟；以及一個反思代理，用來檢視結果並完善策略。開發者可以自訂提示模板、記憶模組和連接器整合，以支援任何主流語言模型。該框架提供可重用的組件、記錄功能及性能指標，方便建立自主研究助理、內容管線與資料處理流程。

Agentic Workflow是一個聲明式框架，使開發者能夠通過鏈接多個具有可定制角色、提示和執行邏輯的LLM代理人來定義複雜的AI工作流程。它支持任務調度、狀態管理、錯誤處理和插件集成，實現代理人與外部工具之間的無縫交互。該庫使用Python和YAML配置來抽象代理人定義，支持異步執行流程，並通過自定義連接器和插件擴展功能。作為開源項目，它包括詳細的範例、模板和文檔，幫助團隊加速開發與維護複雜的AI代理生態系統。

AWS Agentic Workflows 是一個無伺服器編排框架，允許您將 AI 任務串接成端對端的工作流程。利用 Amazon Bedrock 的基礎模型，您可以調用 AI 代理進行自然語言處理、分類或自訂任務。AWS Step Functions 管理狀態轉換、重試和平行執行。Lambda 函數可以預處理輸入和後處理輸出。CloudWatch 提供日誌和指標，用於即時監控和除錯。開發者可在毫無伺服器或基礎建設管理的情況下建立可靠且可擴展的 AI 管道。