Agent Adapters 設計旨在為開發者提供一個一致的介面，用來連接 AI 代理與外部服務和框架。透過其可插拔的適配器架構，它提供預建的適配器，用於 HTTP API、Slack 和 Teams 等訊息平台，以及自訂工具端點。每個適配器負責請求解析、回應映射、錯誤處理，以及可選的日誌和監控鉤子。開發者亦可實作介面來註冊自訂適配器，並在代理設定中配置適配器參數。這種精簡的方法可以降低樣板程式碼，確保流程執行的一致性，並加快在多個環境中部署代理的速度，而無需重寫整合邏輯。

AI Agents with LangGraph利用圖形表示來定義自主AI代理之間的關係與通信。每個節點代表一個代理或工具，支持任務拆解、提示（prompt）自定義和動態操作路由。該框架與流行的LLMs無縫集成，並支持自定義工具功能、記憶存儲和日誌記錄以供調試。開發者可以用幾行Python代碼快速原型複雜的工作流程、自動化多步驟流程，並嘗試協作代理互動。

此框架提供基於伺服器的架構，支援多個MCP（多通道處理）伺服器以處理並發會話，跨會話維持上下文，並通過插件整合外部服務。開發者可以配置消息平台的連接器、定義自訂功能調用，並使用Docker或原生主機擴展實例。它包括日誌記錄、錯誤處理和模組化流程，以在不更改核心程式碼的情況下擴展功能。

LazyLLM提供外部API或自定義工具。代理透過串列或分支工作流程來執行定義的任務，支援同步或非同步操作。LazyLLM還提供內建的日誌、測試工具和擴充點，以自訂提示或檢索策略。藉由管理底層的LLM呼叫、記憶體管理和工具執行，LazyLLM能快速建立原型和部署智能助理、聊天機器人與自動化腳本，幾乎不需樣板碼。

pyafai是開源的Python函式庫，協助開發者設計、配置與執行自主式AI代理。它提供可插拔模組，用於管理記憶以保存上下文、整合工具以呼叫外部API、環境監控器、決策規劃器，以及用於管理代理循環的協調器。其日誌與監控功能提供代理效能與行為的可視性。pyafai支援主要LLM供應商，允許建立自訂模組，並降低樣板碼數，使團隊能快速原型化虛擬助理、研究機器人與自動化工作流程，並完整掌控每個元件。