Labs是一個開源、可嵌入的領域專用語言，用於定義和執行使用大型語言模型的AI代理。它提供聲明提示、管理上下文、條件分支和集成外部工具（如數據庫、API）的結構。使用Labs，開發者可以將代理工作流程描述為代碼，協調多步任務，如資料檢索、分析和生成。該框架將DSL腳本編譯成可執行的管道，可用於本地或生產環境。Labs支持交互式REPL、命令列工具，並與標準LLM提供商集成。其模組化架構允許輕鬆擴展自定義函數和工具，促進快速原型及可維護的代理開發。輕量運行時確保低資源開銷，無縫嵌入現有應用。

在其核心，LionAGI提供模組化架構，用於定義與執行依賴性任務階段，將複雜問題拆解成可順序或並行處理的邏輯組件。每個階段可利用自定義提示、記憶存儲和決策邏輯，根據先前結果調整行為。開發者可整合任何支援的LLM API或自我部署模型，配置觀察空間並定義動作映射，創建具備計劃、推理與多循環學習能力的代理。內建的日誌、錯誤修復與分析工具，支援實時監控與反覆優化。不論應用於研究流程自動化、報告生成或自主流程編排，LionAGI都能以最少樣板碼，加速智慧型、適應性AI代理的開發。

LLM驅動的AI代理旨在通過模組化架構協調大型語言模型與外部工具，簡化自主代理的創建。開發者可以定義具有標準化接口的自定義工具，配置記憶後端以保存狀態，以及建立多步推理鏈，使用LLM提示來規劃和執行任務。AgentExecutor模組管理工具調用、錯誤處理和異步工作流程，內建範例模板展示了資料擷取、客戶支援及行事曆排程等場景。通過抽象API調用、提示工程和狀態管理，該框架降低重複性程式碼，加快實驗速度，非常適合Python環境下的客製化智慧自動化解決方案團隊。

LLM-Agent是個輕量級且可擴充的框架，用於建構由大型語言模型驅動的AI代理。它提供對於會話記憶、動態提示範本及無縫整合自訂工具或API的抽象層。開發者能編排多步推理流程、跨多次互動保持狀態，並自動化複雜任務，例如資料擷取、報告生成與決策支援。結合記憶管理、工具利用與規劃，讓在Python中開發智能、任務導向的代理更加高效。

具有函數調用的本地LLM允許開發者創建完全在本地硬件上運行的AI代理，消除數據隱私問題和雲依賴。該框架包含集成LLaMA、GPT4All等本地LLM的示例代碼，並展示如何配置模型調用的函數架構來執行數據獲取、Shell命令或與API交互等任務。用戶可以擴展設計，定義自定義函數端點、自定義提示，並處理函數響應。這個輕量級解決方案簡化了構建離線AI助手、聊天機器人和自動化工具的流程，適用於各種應用。

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。

Notte是一個以開發者為中心的Python框架，旨在協調由大型語言模型驅動的AI代理。它提供內建的記憶模組來存儲和檢索對話上下文，靈活的外部API或自定義函數工具整合，以及排序任務的規劃引擎。有了Notte，你可以快速開發對話助手、數據分析機器人或自動化工作流程，同時享有開源的擴展性和跨平台支持。

Playbooks AI是一個用於通過聲明式劇本DSL構建AI代理的開發框架。它支持與多種大型語言模型（LLMs）、自定義工具和記憶存儲的整合。配備CLI和網頁界面，使用者可以定義代理行為、編排多步流程並監控執行結果。功能包括工具路由、有狀態記憶、版本控制、分析和多代理協作，便於快速原型設計和部署生產級AI助手。

AgentSea AI Hub是一個強大的AI平台和框架，可簡化端到端的代理開發與管理。它提供拖放式視覺建構器，用於創建代理角色、對話流程和自定義技能，無需深入的程式設計專業。開發者可整合外部API、知識庫和資料庫，而內建的記憶管理模組則可跨會話保持上下文。平台支援包括Web、行動、聊天、語音和電子郵件的多渠道部署，確保無縫的用戶互動。詳細的性能監控、A/B測試和版本控制促進持續改進。透過基於角色的存取控制和協作工作空間，團隊可以高效協作完成複雜的代理專案。AgentSea AI Hub加快數位工作者的建立、自動化重複性任務，並通過智能自動化提升客戶參與度。

SmolAgents動態工具擴展開源Python框架，使基於LLM的代理能動態調用工具。代理可以根據用戶意圖和思考链，無縫調用預先建立好的工具—如SerpAPI的網頁搜索、數學計算器、日期時間獲取、文件系統操作和自定義HTTP請求處理程序—詳情由開發者註冊或自訂。通過在運行時評估工具的可用性，SmolAgents動態工具能優化代理工作流程，減少硬編碼邏輯，提升模組化，適用於研究支援、自動報告和聊天機器人增強等多種場景。

Taiga是一個基於Python的開源AI代理框架，旨在簡化自主大語言模型（LLM）代理的創建、協調與部署。該框架包括彈性的插件系統用於整合自定義工具和外部API，可配置的記憶模塊用於管理長短期對話內容，以及任務鏈接機制來安排多步工作流程。Taiga還提供內建的日誌、指標與錯誤處理功能，適用於生產環境。開發者可以快速用模板建立代理、通過SDK擴展功能並跨平台部署。透過抽象化複雜的協調邏輯，Taiga讓團隊專注於構建能搜索、計劃並自主執行動作的智能助手。

AgentSpeak是基於Java的開源實作，為AgentSpeak(L)語言設計，旨在促進BDI（信念-慾望-意圖）自主代理的創建與管理。它具有解析AgentSpeak(L)代碼、維護代理信念基底、觸發事件並根據現有信念和目標選擇執行計劃的運行時環境。該解釋器支援並行的代理執行、動態計劃更新及可自訂語義。透過模組化架構，程式設計師可以擴充核心組件，如計劃選擇與信念修正。AgentSpeak使學術界與產業界能更快速的原型設計、模擬與部署智慧型代理於模擬系統、物聯網及多代理場景中。

Java-Action-Shape 是一個專為擴充 LightJason 多智慧體框架而設的專用幾何形狀動作函庫。它為代理人提供開箱即用的動作來實例化常見形狀（圓、矩形、多邊形）、應用轉換（平移、旋轉、縮放）和執行分析計算（面積、周長、重心）。每個動作皆為執行緒安全，並能與 LightJason 非同步執行模型整合，確保高效的平行處理。開發者可以透過指定頂點和邊來定義自訂形狀，並將其註冊於代理的動作登錄表中，亦可在計劃定義中使用。集中形狀相關邏輯後，Java-Action-Shape 能降低重複冗長代碼，確保 API 一致性，加快基於幾何的代理應用開發，包括模擬與教育工具。

LemLab 是一個用於開發由大型語言模型驅動的 AI 代理的模組化框架。開發者可以定義自訂提示範本、串聯多步推理管道、整合外部工具和 API，並配置記憶後端以儲存對話內容。它也包括評估套件，用來基準測試代理在特定任務上的表現。透過提供可重用的組件與清晰的抽象，LemLab 加速實驗、除錯，並在研究與商業環境中部署複雜的 LLM 應用。

MCP代理提供構建智能AI驅動助手的堅實基礎，通過模組化組件整合語言模型、自定義工具和數據源。其核心功能包括根據用戶意圖動態調用工具、長期對話的上下文感知記憶管理，以及靈活的插件系統，方便擴展能力。開發者可以定義流程來處理輸入、調用外部API並管理異步工作流程，同時保持透明的日誌和指標。支持主流LLM、可配置模板和基於角色的訪問控制，MCP代理簡化了可擴展、易維護的AI代理在生產環境中的部署。無論是客戶支持聊天機器人、機器流程自動化( RPA )還是研究助理，MCP代理都能加快開發週期並確保跨用例的性能穩定。

NaturalAgents是一個開源的Python函式庫，旨在簡化LLM驅動代理的建立與部署。它提供記憶管理、情境追蹤和工具整合模組，使代理能在長時間的會話中存取及回憶資訊。階層式規劃器協調多步推理及行動，擴展系統支持自訂插件及外部API調用。內建日誌記錄與分析功能，使開發者能監控代理表現並除錯工作流程。NaturalAgents同時支援同步與非同步執行，適用於互動與自動化管線。

Real-Agents旨在簡化創建和協調能獨立完成複雜任務的AI代理。基於Python並兼容主要的大型語言模型，框架具有模組化設計，核心組件包括語言理解、推理、記憶存儲和工具執行。開發者可快速集成Web API、資料庫與自定義函數來擴展代理能力。支持記憶機制以在交互中保持上下文，實現多回合對話與長時間運行的工作流程。平台亦包含日誌記錄、除錯和量產擴展工具。通過抽象低層細節，Real-Agents 精簡開發流程，讓團隊專注於任務邏輯，提供強大的自動化解決方案。

Stella框架讓開發者能建立可靠的AI代理，能維持語境、執行工具協助的動作，並提供動態的對話體驗。抽象化LLM整合的複雜性，Stella提供非依賴供應商的適配器，支援OpenAI、Hugging Face及自行託管模型。代理可以使用可自訂的記憶存放空間來回憶用戶資料與對話歷史，插件則能與外部API、資料庫或服務互動。內建的協調引擎管理決策循環，而精簡的DSL則用於定義動作、工具調用和回應處理。不論是客戶服務機器人、研究助手，或工作流程自動化器，Stella都提供可擴展的基礎來部署合規的AI代理。

Wumpus LLM代理旨在簡化高階蘇格拉底式AI代理的開發，通過提供預設的協調工具、結構化的提示範本和無縫的工具整合。用戶定義代理角色、工具集和對話流程，並利用內建的鏈式思考管理來提供透明的推理過程。框架負責上下文切換、錯誤恢復與記憶儲存，支持多步決策過程。它還包含一個API、資料庫和自定義函數的插件介面，讓代理能瀏覽網頁、查詢知識庫或執行程式碼。藉由完整的日誌記錄與除錯工具，開發者可以追蹤每個推理步驟、微調代理行為，並支援Python 3.7+的任何平台部署。

AI-Agents提供一個模組化工具包，能創建具有任務規劃、執行和自我監控能力的自主AI代理。它內建支持工具集成，例如網頁搜索、數據處理和自定義API，並具有記憶組件，可在交互過程中保留和回憶上下文。借助靈活的插件系統，代理可以動態載入新功能，而異步執行確保高效的多步工作流程。該框架利用LangChain實現高級連鎖思考推理，並簡化在macOS、Windows或Linux上的Python環境部署。