DSpy Agents是一套開源Python工具包，簡化自主AI代理的創建。提供模組化架構，用於組合具自定工具的代理，支援網頁爬取、文件分析、資料庫查詢、語言模型整合（OpenAI、Hugging Face）。開發者可利用預設模板或自定義工具集，建立研究摘要、客戶支援、資料流程等自動化任務。內建記憶管理、記錄、檢索增強生成、多代理協作，並可用容器化或無伺服器環境快速部署，無需繁瑣程式碼，快速推動代理驅動應用開發。

Lume AI 的平台旨在通過 AI 驅動的自動化簡化數據集成任務。通過消除手動數據映射，Lume 使使用者能夠有效地將來自任何來源的數據映射到所需的目標架構。這大大減少了數據處理所花的時間，加速了入職過程，並提供對所有數據管道和映射的全面可見性和管理。該平台對於希望簡化數據操作並提高處理效率的企業尤為有益。

Camel AI是一個旨在簡化智能代理創建與協調的開源框架。它提供鏈接大型語言模型、整合外部工具與API、管理知識圖譜與持久化記憶的抽象層。開發者可定義多智能體工作流程，將任務拆解為子計劃，並通過CLI或網頁界面監控執行。基於Python與Docker，Camel AI允許無縫切換LLM供應商、自訂工具插件與混合規劃策略，從而加速自動化助手、數據管道與自主工作流程的開發。

PySpur提供一個整合的環境，讓你可以透過友善的節點介面建構、測試和部署AI代理。開發者可以拖曳模組化的區塊（如語言模型呼叫、資料取得、決策分支和API互動），組成行動鏈條。即時模擬模式允許工程師驗證邏輯、檢查中間狀態並在部署前除錯工作流程。PySpur亦支持版本控制、性能分析，並能一鍵部署到雲端或內部基礎設施。支援可插拔的連接器及主流大型語言模型及向量資料庫，團隊能快速原型複雜的推理代理、自動化助理或數據管道。其開源且可擴展的架構，將複雜程式碼和基礎建設開銷降至最低，加快迭代步伐，打造更可靠的代理方案。

網路安全的RAG結合了大型語言模型與向量檢索的力量，改變了安全團隊訪問與分析網路安全資訊的方式。用戶首先導入如MITRE ATT&CK矩陣、CVE條目與安全公告等文件。框架接著對每個文件生成嵌入向量並存入向量資料庫。當用戶提交查詢時，RAG會檢索最相關的文件片段，傳遞至LLM，並返回精確且富有情境的回應。此方法確保答案基於權威資料來源，降低幻覺現象，同時提升準確性。利用可定制的資料流程與多種嵌入模型及LLM供應者的支援，團隊可調整系統以符合其獨特的威脅情報需求。

LiteMultiAgent提供模組化的SDK，用於構建和運行多個AI代理，可以並行或順序運行，每個代理具有唯一的角色和責任。它包含現成的記憶體存儲、訊息管道、插件適配器和執行循環，以管理複雜的代理間通訊。用戶可以自訂代理行為、加入外部工具或API，並透過日誌監控對話。其輕量設計和依賴管理，使其非常適合快速原型製作和協作AI工作流程的正式部署。