CityLearn 提供一個模組化的模擬平台，用於使用強化學習進行能源管理研究。用戶可以定義多區域的建築群、配置 HVAC 系統、儲能單元和可再生能源，然後對 RL 代理進行訓練，應對需求響應事件。這個環境會顯示狀態觀測，例如溫度、負載輪廓和能源價格，而操作則控制設定點和儲存調度。一個彈性的獎勵 API 支援自訂指標，例如節省成本或減少排放，且日誌工具支援性能分析。CityLearn 非常適合用於基準測試、課程學習以及在可重現的研究框架內開發新型控制策略。

動態多智能體RAG路徑提供模塊化架構，每個智能體處理特定任務，如文件檢索、向量搜索、上下文摘要或生成，而中心協調器則動態路由輸入和輸出。開發者可以定義自定義智能體，通過簡單的配置文件組裝管道，並利用內建的日誌記錄、監控與插件支持。此框架加快複雜RAG解決方案的開發，實現自適應任務分解與並行處理，以提升吞吐量和準確率。

Eliza是一個輕量級、開源的對話框架，通過模式匹配和腳本模板模擬心理治療師。開發者可以自定義腳本、模式及記憶變數，以調整回應和對話流程。它可在任何現代瀏覽器或Webview環境中運行，支持多個會話，並記錄交互以供分析。其可擴展架構允許整合到網頁、移動應用或桌面包裝中，是教育、研究、原型設計及互動展覽的多功能工具。

F1Tenth雙機模擬器是一個建立在ROS和Gazebo之上的專用模擬框架，用於模擬兩輛1/10比例的自主車輛在自定義賽道上競速或合作。它支持逼真的輪胎模型物理、傳感器仿真、碰撞檢測和數據記錄。用戶可以插入自己的規劃與控制算法、調整代理參數，並運行頭對頭的場景，以評估性能、安全性和協作策略在受控條件下的表現。

Firebase GenKit是一個開發框架，簡化了使用Firebase服務創建生成式AI功能的流程。它包括調用LLM的Cloud Functions範本、用於記錄和管理Prompt/Responses的Firestore觸發器、認證整合，以及用於聊天和內容生成的前端UI組件。為無服務器擴展而設計，GenKit允許你插入自己選擇的LLM供應商（例如OpenAI）和Firebase項目設置，實現端到端AI工作流程，無需繁重的基礎設施管理。

MultiAgentPuzzleSolver提供了一個模塊化的環境，獨立的AI代理可以合作解決滑動拼圖、魔方和邏輯格子等謎題。代理共享狀態信息，協商子任務分配，並應用多種啟發式策略，比單一代理方式更有效地探索解決空間。開發者可以插入新的代理行為，定義或定制通信協議，並添加新的謎題定義。框架包含實時視覺化工具、性能指標收集和實驗腳本，支持Python 3.8以上版本，標準庫，以及流行的機器學習工具包，方便整合進研究項目。

PromptHub旨在簡化AI模型的提示工程流程。該平台提供易於使用的界面、強大的版本控制和日誌記錄能力，以及簡單的API。這個綜合工具幫助團隊更有效地組織、測試和完善他們的提示，實現更快的迭代和更好的結果。通過消除對定制解決方案的需求，PromptHub讓用戶專注於創造力和創新，使其成為提示工程師、創始人以及參與AI模型開發的任何人的必備工具。

TinyAgent 是一個低程式碼的 AI 代理生成器，讓任何人都能設計、測試和部署智能代理。定義自訂提示、集成外部 API 或數據來源，並配置代理記憶以保存上下文。配置完成後，代理可通過網頁聊天界面、Chrome 擴展或嵌入代碼使用。配合分析和日誌功能，您可以監控性能並快速迭代。TinyAgent 簡化了報告生成、電子郵件篩選和潛在客戶資格認定等重複性任務，減少人工作業，提升團隊生產力。

MultiAgentModel提供統一API，用於定義多智能體場景的自訂環境和智能體類。開發者可以指定觀察與行動空間、獎勵結構和通信通道。內建支持流行的RL算法如PPO、DQN和A2C，讓訓練變得簡單配置。實時可視化工具協助監控智能體互動和績效指標。模塊化架構確保易於整合新算法與自訂模組。此外，還包括用於超參數調優的彈性配置系統、實驗追蹤的日誌工具，以及與OpenAI Gym環境的相容性，實現無縫移植。用戶可以在共享環境合作，並重播記錄的會話進行分析。

AgentSimJS旨在簡化JavaScript中大規模基於代理的模型創建與執行。通過模組化架構，開發者可以定義具有自定義狀態、傳感器、決策函數和執行器的代理，然後整合到由全域變數參數化的動態環境中。該框架協調離散時間步長的模擬，管理代理之間的基於事件的消息傳遞，並記錄交互數據供分析。視覺化模組支持使用HTML5 Canvas或外部庫進行即時渲染，插件則可實現與統計工具的整合。AgentSimJS可在現代網頁瀏覽器和Node.js運行，非常適合互動式Web應用、學術研究、教育工具，以及群體智慧、群眾動態或分佈式AI實驗的快速原型設計。

AI Receptionist 是一款基於 Python 和 Flask 的網路應用整合 OpenAI 的 GPT 模型與 Google 行事曆 API，用作虛擬前台代理。訪客透過聊天工具或語音介面互動，收到即時的 FAQ 回答、服務相關的定制資訊，以及無縫的會議排程。系統會記錄訪客資料、發送電子郵件通知，並保留一份可搜尋的互動歷史。它支持自訂迎賓腳本、自動追蹤及多語言回應，為新創公司、診所、共享空間和遠程辦公室提供一個現代化且可擴展的接待自動化解決方案。

ProficientAI代理框架是一個設計與部署先進AI代理的端到端解決方案。它允許用戶通過模組化工具定義與功能規範來設計自訂代理行為，確保與外部API和服務的無縫整合。其記憶管理子系統提供短期與長期的上下文存儲，支援連貫的多輪對話。開發者可以輕鬆在不同語言模型之間切換或組合使用以完成專門化任務。內建的監控和日誌工具提供代理效能與使用率的見解。無論您是建立客服機器人、知識庫搜尋助理或流程自動化，ProficientAI都能簡化整個流程，確保系統的擴展性與可靠性。

LLM代理模擬框架能設計、執行及分析模擬環境，讓自主代理透過大型語言模型進行互動。用戶可以註冊多個代理實例，分配可自定義的提示與角色，並指定通訊管道，例如訊息傳遞或共用狀態。此框架串連模擬週期、收集日誌並計算指標，如輪次頻率、回應延遲和成功率。它支援與OpenAI、Hugging Face及本地LLM的無縫整合。研究人員可建立複雜場景—如談判、資源配置或協作解決問題—以觀察新興行為。模組化插件架構允許新增代理行為、環境約束或可視化模組，促進可重複實驗。

SyntropAI是一個以開發者為核心的Python函式庫，旨在簡化自主AI代理的建構。它提供模組化架構，核心組件包括記憶體管理、工具與API整合、LLM後端抽象，以及協調多步工作流程的規劃引擎。用戶可以定義自訂工具、配置持久或短期記憶，並從支援的LLM提供者中選擇。SyntropAI亦包含日誌記錄與監控鉤子，以追蹤代理決策。其即插即用模組讓團隊能快速迭代代理行為，非常適合用於聊天機器人、知識助手、任務自動化機器人與研究原型。

Adorable是一個低程式碼框架，讓開發者與企業能建立具有網頁瀏覽、資料擷取、API呼叫與排程工作流程的自主式AI代理。用戶可透過網頁儀表板或SDK定義目標、觸發條件與動作，之後測試並部署到雲端或內部伺服器。Adorable管理認證、錯誤重試與記錄，並提供Web爬取、電子郵件通知與社群媒體監控等範本。其儀表板提供即時洞察與擴展控制，以縮短開發時間並降低例行自動化任務的營運負擔。

AgentCrew旨在簡化AI代理的創建與管理，通過抽象代理生命週期、記憶持久化、任務調度和代理間通信等常用功能。開發者可以定義自訂的代理檔案、設定觸發器與條件，並與OpenAI和Anthropic等主要大模型供應商整合。該框架提供Python SDK、CLI工具、RESTful端點和直觀的網頁儀表板，用於監控代理性能。自動化工作流程功能讓代理能並行或串接工作、交換訊息並記錄互動，以進行審計和重新訓練。模組化架構支援插件擴充，使組織可以根據不同應用需求定制平台，從客戶服務機器人到自動化研究助手和資料擷取管線。

AI代理人石頭剪刀布是一個開源Python專案，展示如何在經典遊戲中建立、訓練和評估不同的AI策略——隨機、規則基圖案識別與強化學習（Q-學習）。它提供模組化的代理類別、可配置的遊戲執行器、性能記錄與視覺化工具。用戶可以輕鬆交換代理、調整學習參數，並探索AI在競爭場景中的行為。

Blue Agent 作為 Node.js 中構建 AI 驅動代理的完整工具包。它允許開發者實作鏈式思考提示以改善推理，整合外部工具與 API 以豐富功能，並維持對話記憶以保留上下文。框架具有規劃引擎，可排序任務、執行模組與內建日誌，用以追蹤代理決策。開發者可以定義自訂工具介面、編排多步工作流程並利用函式呼叫與服務互動。Blue Agent 模組化架構允許無縫擴展插件，並支援除錯工具來觀察代理行為，非常適合建立高階聊天機器人、自主助理與自動化管道。