EasyAgent提供了一個用於Python中建構自主AI代理的全面框架。它支持插拔式的LLM後端，例如OpenAI、Azure和本地模型，客製化的規劃與推理模組、API工具整合，以及持久記憶存儲。開發者可以透過簡單的YAML或程式碼配置定義代理行為，利用內建的函數調用存取外部資料，並協調多個代理以完成複雜的工作流程。EasyAgent還具有記錄、監控、錯誤處理和擴展點，方便客製化實作。其模組化架構能加速原型設計與專門領域如客戶服務、資料分析、自動化以及研究的代理部署。

LangGraph MCP 利用有向無環圖（DAG）來表示 LLM 呼叫的序列，允許開發者將任務拆解為具有可配置提示、輸入和輸出的節點。每個節點對應一個 LLM 調用或資料轉換，促使參數化執行、條件分支和迭代循環。用戶可以將圖序列化為 JSON/YAML 格式，版本控制工作流程，並視覺化執行路徑。該框架支援多個 LLM 供應商的整合、自訂提示模板，以及預處理、後處理和錯誤處理的插件鉤子。LangGraph MCP 提供 CLI 工具和 Python SDK，用於載入、執行和監控基於圖形的代理流程，適用於自動化、報告產生、對話流程和決策支援系統。

AgentSmithy設計旨在簡化AI代理的開發週期，提供模組化元件進行記憶體管理、任務規劃與執行協調。框架利用 Google Cloud Storage 或 Firestore 持久存儲記憶體，Cloud Functions 用於事件驅動觸發，Pub/Sub 實現可擴展的訊息傳遞。Handler 定義代理行為，Planner 管理多步任務執行。觀察模組追蹤性能指標與日誌。開發者可整合定制插件，提升能力，例如自訂資料來源、專用 LLM 或領域專用工具。AgentSmithy 的雲端原生架構確保高可用性與彈性，支持在開發、測試與生產環境無縫部署。內建安全與角色基權控制，確保團隊治理，同時快速迭代智慧代理方案。

AutoAct 旨在透過將基於LLM的推理與結構化規劃和模組化工具整合，來簡化智能代理的開發。它具有一個規劃器，能產生動作序列，還有一個工具包定義與調用外部API，以及一個記憶模組來維護上下文。配備日誌記錄、錯誤處理和可配置政策，AutoAct支援對資料分析、內容生成和互動助手等任務進行端對端的穩健自動化。開發者可自訂工作流程、擴充工具並在本地或雲端部署代理。

AgentUniverse提供一個統一的Python SDK，用於設計、協調及運行自主AI代理。開發者可以定義代理行為，整合外部工具或API，維護對話記憶，以及排定多步任務。支援LangChain、自訂工具插件及可配置的運行環境，加快代理的開發與部署。內建監控與日誌記錄，提供即時洞察，其模組化架構也便於擴充新功能或AI模型。

AUITestAgent 利用 GPT 基礎的 AI 力量，簡化行動裝置 UI 測試流程。透過輸入應用截圖和文字測試場景，它自動產生適合在模擬器或實機上執行的 Appium 腳本。支援 Android 和 iOS 測試環境，提供可自訂的提示詞，以符合特定工作流程。同時提供測試結果報告並輕鬆整合到現有的 CI/CD 系統，提升回歸測試與功能測試的速度和可靠性，減少手動投入。