Avalon-LLM是一個基於Python的多智能體AI框架，用於在協調環境中管理多個由LLM驅動的智能體。每個智能體可以配置特定的工具，包括網路搜索、文件操作和自定義API，以執行專門任務。該框架支持存儲對話背景與長期知識的記憶模組、用於改進決策的思考鏈推理，以及內建的性能評估流程以進行基準測試。Avalon-LLM提供模組化插件系統，方便開發者輕鬆添加或替換組件，例如模型提供者、工具包和記憶存儲。透過簡單的配置文件和命令列介面，用戶可以部署、監控和擴展符合研究、開發及生產用例的自主AI工作流程。

SWE-agent是一個以開發者為導向的AI代理框架，與GitHub整合，可自主診斷和解決程式碼問題。它可在Docker或GitHub Codespaces中運行，使用您偏好的語言模型，並允許配置工具包以執行檢驗、測試與部署等任務。SWE-agent會生成清晰的行動路徑，透過拉取請求來套用修正，並提供脈絡檢查器來展示逐步的輸出，使團隊能高效率地自動化程式碼審查、錯誤修復與儲存庫清理。

CAMEL-AI是一個基於Python的框架，讓開發者與研究人員能建構、配置及運行多個由LLMs支援的自主AI代理。它內建支援檢索增強生成（RAG）、外部工具運用、代理通信、記憶與狀態管理以及排程功能。藉由模組化組件與便捷整合，團隊可以快速原型化複雜的多代理系統、自動化流程並擴展不同LLM後端的實驗。

HMAS是一個開源的Python框架，允許開發階層式多智能體系統。它提供抽象功能，用於定義智能體層級、智能體間通信協議、環境整合和內建訓練循環。研究人員和開發者可以使用HMAS對複雜的智能體互動進行原型設計、訓練協作策略，以及在模擬環境中評估性能。其模組化設計使擴展和定制智能體、環境及訓練策略變得簡單。

Jaaz 是一個擴展性強的 AI 代理框架，旨在打造高度互動的聊天機器人和語音助理解決方案。它基於 Node.js 和 JavaScript，提供對話管理、上下文感知長期記憶，以及第三方 API 的核心模組，允許在對話中動態使用工具。開發者可定義自訂技能、利用大型語言模型進行自然語言理解，並整合語音到文本與文本到語音的引擎，提供語音交互體驗。模組化架構亦方便在雲端或本地部署，支援快速原型開發與產線流程。