echoOLlama 利用 Ollama 生態系統，提供一個最小的代理框架：它從終端讀取用戶輸入，傳送到配置好的本地 LLM，並即時流回回答。用戶可以腳本化多次交互，鏈接 prompts，實驗提示工程，而無需修改底層模型程式碼。此設計非常適合測試會話模式、建立簡易命令行工具，以及處理迭代式代理任務，同時保障資料隱私。

Agents-Flex是一個輕量且優雅的Java框架，適用於大型語言模型（LLM）應用。它允許開發者有效定義、解析和執行本地方法。該框架支持本地函數定義、解析能力、透過LLM的回調，以及執行返回結果的方法。開發者可以以最少的代碼利用LLM的力量，並將複雜的功能整合到他們的應用中。

Chatchat Lite是一個開源、輕量級的聊天UI框架，設計在瀏覽器中運行並可連接多種AI後端——包括OpenAI、Azure、自定義HTTP端點和本地語言模型。它提供實時串流回應、Markdown呈現、程式碼區塊格式化、主題切換和持久對話歷史。開發者可以用自定義插件、環境配置和自托管或第三方AI服務的適應性來擴展它，適用於原型、演示和正式生產的聊天應用。

Cyrano 是一個開源的 Python 框架和 CLI，用於創建通過自然語言提示協調大型語言模型和外部工具的 AI 代理。用戶可以自定義工具（函數）、配置記憶體和令牌限制，並處理回調。Cyrano 負責解析來自 LLM 的 JSON 回應，並依序執行指定的工具。它強調簡單性、模組化和零外部依賴，使開發者能快速原型化聊天機器人、建立自動化工作流程並將 AI 功能整合到應用中。

llama-cpp-agent是一個開源的C++框架，可完整離線運行AI代理。它利用llama.cpp推理引擎提供快速、低延時的互動，支持模組化插件系統、可配置記憶體和任務執行。開發者可以整合自定義工具，切換多個本地LLM模型，建立重視隱私的對話助手，無需外部依賴。

multiagent-golang提供了一個結構化的方法來建立Go中的多代理系統。它引入一個Agent抽象，每個代理可以配備不同的感測器來感知環境，以及執行器來採取行動。代理使用Go例程並通過專屬的訊息通道同時執行並溝通。框架還包含一個環境模擬層，用於處理事件、管理代理生命週期及追蹤狀態變化。開發者可以輕鬆擴展或自訂代理行為、配置模擬參數，並整合額外模組做日誌記錄或分析。它簡化了可擴展並行模擬的創建，適用於研究與原型設計。