GenerativeAgentsCN是斯坦福生成代理框架的開源中文版，用於模擬逼真的數位角色。結合大型語言模型、長期記憶模組、反思程序與規劃邏輯，協調代理感知情境、回想過去互動並自主決定下一步行動。此工具包提供即用的Jupyter筆記本、模組化Python元件與完整中文文件，帶領用戶設置環境、定義代理特性與自訂記憶參數。適用於AI角色行為研究、客戶服務機器人原型或用於代理認知的學術研究。具有彈性的API允許開發者擴充記憶演算法、整合自訂大型語言模型，並即時視覺化交互。

Poke-Env旨在透過提供完整的Python介面來簡化寶可夢Showdown對戰的AI代理建立與評估工作。它處理與Pokémon Showdown伺服器的通訊、解析遊戲狀態資料，並利用事件驅動架構管理每回合的行動。用戶可以擴展基本玩家類別以實作使用強化學習或啟發式演算法的自訂策略。此框架支援內建的對戰模擬、平行對戰以及詳細記錄行動、獎勵與結果，便於複現研究。藉由抽象底層網路與解析任務，Poke-Env讓AI研究人員與開發者專注於演算法設計、性能優化與策略比較。

具擴展性的MADDPG是一個面向研究的多智能體強化學習框架，提供MADDPG算法的擴展實現。其特點是在訓練期間使用集中式評論家，在運行時使用獨立的行為者，以確保穩定性和效率。該庫包括Python腳本，用於定義自訂環境、配置網絡架構和調整超參數。用戶可以並行訓練多個代理，監控指標，並可視化學習曲線。它與OpenAI Gym類似的環境集成，並支持通過TensorFlow加速GPU運算。通過模組化組件，具擴展性的MADDPG使得在合作、競爭或混合型多智能體任務中進行靈活實驗成為可能，加快原型開發和基準測試。

Spider Clients是輕量級的語言專用SDK，與Spider編排伺服器通訊以協調AI代理任務。利用HTTP請求，使用者可以開啟互動會話、傳送多步鏈、註冊自訂工具，並實時取得串流AI響應。它們在背後處理授權、提示範本序列化與錯誤恢復，同時保持Node.js與Python間的一致API。開發者可設定重試策略、記錄元資料，並整合自訂中介軟體攔截請求。CLI客戶端支援快速測試和終端流程原型設計。這些客戶端透過抽象底層網路與協議細節，加速AI驅動代理的開發，使團隊能專注於Prompt設計與邏輯協調。

TinyAgent提供一個輕量級的代理框架，用於協調以OpenAI GPT模型為核心的複雜任務。開發者安裝後設定API金鑰，定義工具或插件，並使用記憶上下文維持多步對話。TinyAgent支援串接任務、整合外部API以及持久化用戶或系統記憶。其簡潔的Python API讓您可以快速原型設計自主資料分析流程、客戶服務聊天機器人、程式碼生成助手等任務，適用於任何需要具備狀態和智慧的代理。該庫持續是完全開源、可擴展並兼容多平台。

AmongA 和多智能體 AI 系統的研究。透過簡單的 Python API，用戶可以啟動任意數量的 AI 代理，每個都具有定制的人格、提示與記憶緩衝。代理參與可配置的對話循環，支援辯論、頭腦風暴、決策或遊戲模擬。此框架無縫整合主要的 LLM API（例如 OpenAI、Anthropic），支持訊息交流與轉錄記錄。開發者可自訂代理角色、控制輪到邏輯，以及插入外部資料來源。AmongAIs 也提供情感分析、評分評估與會話重播工具。非常適合探究新興交流、協作構思及測試研究與生產中的數位工作者協調。

Pentago Swap AI代理透過利用蒙特卡洛樹搜尋（MCTS）演算法來探索與評估潛在的遊戲狀態，為Pentago Swap遊戲打造一個智能對手。在每個回合，代理模擬大量的擴展，並對結果棋盤位置進行評分，以識別最大化勝率的走法。它支援自訂搜尋參數（如模擬次數、探索常數和擴展策略），使使用者能微調性能。該代理配備命令列界面，用於對戰、自我對弈以產生訓練資料，並提供Python API方便整合到較大型的遊戲環境或比賽中。採用模組化設計，方便加入其他啟發式或神經網路評估器，以進行高階研究與開發。