A2A4J 是一個輕量級的 Java 框架，專為構建自主式 AI 機器人而設計。它提供機器人、工具、記憶與規劃者的抽象，支援任務的異步執行以及與 OpenAI 及其他 LLM API 的無縫整合。其模組化設計允許用戶定義自訂工具與記憶儲存，協調多步驟工作流程以及管理決策循環。內建錯誤處理、記錄與擴展性，加速智慧 Java 應用與微服務的開發。

Flat AI 是一個由 MindsDB 設計的依賴較少的 Python 框架，旨在快速將 AI 功能嵌入到產品中。它通過一致的界面支持聊天、文件檢索和問答、文本摘要等功能。開發者可以連接 OpenAI、Hugging Face、Anthropic 以及其他 LLM，並且支持流行的向量存儲，無需管理基礎設施。Flat AI 內建提示範本、批處理、緩存、錯誤管理、多租戶和監控，實現 Web 應用、分析工具和自動化工作流程中 AI 功能的可擴展、安全部署。

Backmesh是一個經過徹底測試的Backend as a Service（BaaS），提供LLM API閘道服務，允許您的應用安全地調用LLM API。通過使用JWT認證、可配置的速率限制和API資源訪問控制，Backmesh確保只有授權用戶可以訪問，同時防止API濫用。此外，還提供無需額外包的LLM用戶分析，使使用模式識別、成本降低和用戶滿意度提升成為可能。

SmartRAG是一個模塊化的Python函式庫，設計用於搭配大型語言模型的檢索增強生成（RAG）工作流程。它結合了文件引入、向量索引和先進的LLM API，可提供準確且富含上下文的回應。用戶可以匯入PDF、文本檔或網頁，使用FAISS或Chroma等流行的向量存儲進行索引，並定義自訂的提示範本。SmartRAG負責協調檢索、提示組合與LLM推理，並回傳依據資料來源的連貫答案。通過抽象化RAG流程的複雜度，加快知識庫問答系統、聊天機器人及研究助理的開發速度。開發者可以擴充連接器、更換LLM供應商，並微調檢索策略以符合特定知識領域。