IpyBox在Jupyter筆記本中整合一個豐富的互動面板，由OpenAI的GPT模型驅動。用戶可與AI助理聊天、請求產生程式碼，並自動在筆記本核心中執行。該小工具支持情境感知，捕捉當前環境中的變數和匯入模組，以提供相關建議。用戶可以檢查變數值、調整提示詞、管理對話歷史。可自訂參數包括模型設定、回應長度與執行行為。IpyBox簡化探索性資料分析與快速原型設計，將自然語言交互與即時程式碼評估結合，非常適合資料科學家、研究人員與教育者尋求交互式AI幫助。

Chipper 是一個完全開源的 React 元件庫，旨在簡化由大型語言模型（LLM）支援的對話界面建構。它提供即時串流的 AI 回應、內建的上下文與歷史管理、多代理支持單一聊天、檔案附件與主題自定義。開發者可以透過簡單的屬性整合任何 LLM 後端，並擴展插件或用 CSS-in-JS 進行風格設定，以實現無縫品牌與響應式佈局。

Crayon使開發者能在JavaScript/Node.js中建立能呼叫外部API、維持對話歷史、規劃多步任務和處理非同步流程的自主AI代理。其核心實現了一個規劃-執行循環，將高層目標拆解為獨立的行動，並與自訂工具包整合，利用記憶模組來儲存和回憶資訊跨會議。該框架支援多個記憶後端、插件式工具整合與完整的除錯記錄。開發者可以透過提示與YAML流程配置代理行為，這促使複雜工作流程，例如資料爬取、報告生成和互動聊天機器人變得簡便且高效。Crayon的架構支持擴展，讓團隊能整合特定領域工具並根據業務需求調整代理。