MCP Ollama Agent 利用本地 Ollama LLM 執行時環境，提供多功能的任務自動化代理框架。它集成多種工具接口，包括通過 SERP API 進行網絡搜索、文件系統操作、Shell 命令執行，以及 Python 環境管理。通過定義自訂提示和工具配置，用戶可以編排複雜工作流程，自動化重複性任務，並構建專為各種領域定制的專用助手。代理管理工具調用和上下文，保持會話記錄和工具回應，以產生連貫行動。其基於 CLI 的設定與模組化架構使得擴展新工具和適應不同應用場景變得容易，從研究和數據分析到開發支援。

Practical AI Agents 提供開發者一個完整的架構和即用範例，用於建構由大型語言模型支援的自主代理。它示範如何整合API工具（例如網頁瀏覽器、資料庫、自訂函數）、實作RAG式記憶、管理對話背景並進行動態規劃。範例可調整用於聊天機器人、資料分析助手、任務自動化腳本或研究工具。此倉庫包含筆記本、Dockerfile和設定檔，方便跨環境設置與部署。

Spellcaster採用結構化方法構建AI代理，通過‘咒語’——結合提示、邏輯與工作流程。開發者編寫YAML配置文件，來定義代理的角色、輸入、輸出與協調步驟。CLI工具執行咒語，傳遞訊息，並與OpenAI、Anthropic等LLM API無縫整合。Spellcaster追蹤執行日誌，保存對話上下文，並支持自定義插件進行前後處理。其除錯界面能視覺化調用序列與資料流程，方便辨識提示失敗與性能問題。藉由抽象複雜的協調模式與標準化提示範本，減少開發負擔，確保跨環境的一致代理行為。

自治代理是一個開源的Python庫，旨在簡化由大型語言模型驅動的自主AI代理的創建。通過抽象感知、推理和行動等核心組件，它允許開發者定義自定義工具、記憶體和策略。代理能自主規劃多步任務、查詢外部API、通過自定義解析器處理結果，以及保持對話上下文。該框架支持動態工具選擇、序列和並行任務執行，以及記憶體持久化，讓數據分析、研究、電子郵件摘要和網頁抓取等工作具有強大的自動化能力。其可擴展性設計方便與各種LLM提供商和自定模組的集成。