多代理機器人系統專案提供一個模組化的Python平台，用於開發、模擬和部署合作機器人團隊。其核心實現去中心控制策略，使機器人可以共享狀態資訊並協作分配任務，無需中央協調器。系統包括路徑規劃、碰撞避免、環境映射及動態任務排程等模組。開發者可以擴展提供的介面整合新算法、通過配置文件調整通信協議，以及在模擬環境中視覺化機器人互動。與ROS兼容，支持從模擬到實體硬體部署的無縫轉換。此框架促進了蜂群行為、協作探索和倉庫自動化實驗的研究進展。

Rigging是一個專注於開發者的框架，簡化AI代理的建立和協調。它提供工具和函數註冊、上下文和記憶管理、工作流程鏈接、回調事件和日誌記錄。開發者可以整合多個LLM供應商，定義自定義插件，以及組裝多步驟管道。Rigging的TypeScript型安全SDK確保模組化和可重用，加快聊天機器人、資料處理和內容產生任務的AI代理開發。

Microsoft AutoGen旨在促進自主AI代理之端到端開發，提供模組化的記憶管理、任務規劃、工具整合和通信元件。開發者可以定義具有結構化架構的自訂工具，並連結到主要的LLM供應商如OpenAI和Azure OpenAI。此框架支援單一或多代理的協同，實現讓代理協調完成複雜任務的合作流程。其即插即用的架構允許輕鬆擴展新的記憶存儲、規劃策略和通信協定。透過抽象低層次的整合細節，AutoGen加快了原型開發和部署人工智慧驅動應用的速度，應用範圍涵蓋客服、資料分析與流程自動化等領域。

NagaAgent是一個開源的Python庫，旨在簡化AI代理的創建、協調和擴展。它提供即插即用的工具集成系統、持久的對話記憶對象和異步多代理控制器。開發者可以將自定義工具註冊為函數，管理代理狀態，並安排多個代理之間的交互。此框架包括日誌功能、錯誤處理鉤子和快速原型設計的預設配置，非常適合構建複雜工作流程——如客戶支持機器人、數據處理管道或研究助理，且無需基礎設施負擔。

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。

Stellar Chat 讓團隊能夠建立對話式人工智慧代理，提供一個堅固的框架，抽象化LLM互動、記憶管理和工具整合。核心包含一個擴充性管線，處理用戶輸入預處理、透過向量記憶檢索進行上下文豐富，以及用可配置的提示策略調用LLM。開發者可以接入流行的向量存儲方案，如 Pinecone、Weaviate 或 FAISS，並整合第三方API或自訂插件以進行網頁搜尋、資料庫查詢或企業應用控制。支援串流輸出及即時反饋循環，確保用戶體驗的響應速度。還提供入門範例及最佳實作範例，適用於客戶服務、知識搜尋及內部工作流程自動化。由 Docker 或 Kubernetes 部署，能滿足生產需求，且完全採用MIT開源授權。

Strands Agents 提供模組化架構，用於建立結合自然語言推理、長期記憶與外部API/工具呼叫的智慧代理。它允許開發者配置規劃器、執行器與記憶組件，插入任意LLM（如OpenAI、Hugging Face），定義自訂動作架構，並管理任務間的狀態。內建記錄、錯誤處理與擴充工具庫，快速原型及部署能研究、分析數據、控制裝置或擔任數位助理的代理。抽象化常見的代理模式，減少樣板程式碼並促進最佳實踐，打造可靠且可維護的AI自動化系統。