AgentSimJS旨在簡化JavaScript中大規模基於代理的模型創建與執行。通過模組化架構，開發者可以定義具有自定義狀態、傳感器、決策函數和執行器的代理，然後整合到由全域變數參數化的動態環境中。該框架協調離散時間步長的模擬，管理代理之間的基於事件的消息傳遞，並記錄交互數據供分析。視覺化模組支持使用HTML5 Canvas或外部庫進行即時渲染，插件則可實現與統計工具的整合。AgentSimJS可在現代網頁瀏覽器和Node.js運行，非常適合互動式Web應用、學術研究、教育工具，以及群體智慧、群眾動態或分佈式AI實驗的快速原型設計。

DocumentAI-Backend 是一個輕量級的後端框架，能自動化從文件中提取文字、表單欄位和結構化資料。它提供 REST API 端點，支援上傳 PDF 或圖像文件，利用 Google Document AI 處理（並配合 OCR 輪替），並以 JSON 格式返回解析結果。採用 Python、FastAPI 和 Docker 開發，方便快速集成到現有系統、支持擴展部署，並透過可配置的流程和中介件進行定制。

Web LLM Assistant是一個輕量級的開源框架，可將您的瀏覽器轉變為人工智慧推理平台。它利用WebGPU和WebAssembly後端，在客戶端裝置上直接運行LLM，確保隱私與離線能力。使用者可以導入並切換LLaMA、Vicuna、Alpaca等模型，與助手聊天，並觀看串流回應。模組化的React界面支援主題、對話歷史、系統提示及插件式擴展，以實現自定義行為。開發者可自訂界面、整合外部API，並微調提示詞。部署只需託管靜態檔案，無需後端伺服器。Web LLM Assistant致力於讓任何現代瀏覽器皆能實現高性能的本地推理，推廣AI普及。

Agent Script 提供了一層宣告式腳本層，覆蓋大型語言模型，可用 YAML 或 JSON 來撰寫定義代理流程、工具調用與記憶使用的腳本。你可以連接 OpenAI、本地 LLM 或其他提供者，將外部 API 作為工具，並配置長短期記憶後端。框架自動處理內容管理、非同步執行和詳細日誌。只需少量程式碼，即能快速原型聊天機器人、RPA 流程、資料擷取代理或自訂控制循環，讓建構、測試與部署 AI 自動化更為容易。

Minimalist Agent提供一個基本的框架，用於在Python中建立AI代理。利用LangChain的代理類別與OpenAI的API，進行多步推理、動態選擇工具，並執行函數。您可以克隆儲存庫、設定OpenAI API金鑰、定義自訂工具或端點，並運行CLI腳本來與代理互動。設計重點在於清晰與擴展性，便於學習、修改與擴充核心代理行為，適用於實驗或教學。