OpenAssistant提供一套完整的工具，用於構建和微調符合特定任務的AI代理。它包括將原始對話數據集轉換為訓練格式的腳本、用於基於指令學習的模型，以及監控訓練進展的工具。插件架構允許無縫集成外部API，實現知識檢索與工作流程自動化等擴展功能。用戶可以利用預設的基準測試評估代理性能，通過直觀的網頁界面視覺化互動，並以容器化方式部署生產端點。其可擴展的源碼支援多種深度學習後端，方便自定義模型架構與訓練策略。從數據準備到部署，OpenAssistant提供端對端支援，加速對話式AI解決方案的開發週期。

MCP Agent Tool Adapter作為語言模型代理與外部工具實現之間的中介層。透過註冊函數簽名或工具描述符，框架能自動分析標明工具調用的代理輸出，調度適當的適配器，處理輸入序列化，並將結果返回推理上下文。功能包括動態工具發現、併發控制、日誌記錄及錯誤處理管道。它支持定義自定義工具接口與集成雲端或本地服務，讓用戶可以在不修改代理核心代碼的情況下構建複雜的多工具工作流，例如API協調、數據檢索與自動化操作。

Trainable Agents 被設計為模組化、可擴展的工具包，用於快速開發和訓練由先進大型語言模型支持的 AI 代理。框架抽象出交互環境、策略介面和反饋循環等核心組件，使開發者能夠輕鬆定義任務、提供示範並實現獎勵函數。內建支持 OpenAI GPT 和 Anthropic Claude，方便體驗重放、批次訓練和性能評估。它還包括日誌記錄、指標追蹤和導出訓練策略的工具。不論是建立對話聊天機器人、自動化工作流程或進行研究，此框架都能簡化從原型到生產的整個流程，融於一體的 Python 套件中。