EspressoAI為開發者提供一個結構化環境，用於設計、配置和部署由大型語言模型驅動的AI代理。它支持在代理工作流程中註冊和調用工具，通過內建的記憶模塊管理對話上下文，並允許鏈接提示進行多步推理。開發者可以整合外部API、自訂插件和條件邏輯，以定制代理行為。該框架的模組化設計確保擴展性，讓團隊能替換組件、加入新能力，或適配專有的LLM而不需重寫核心邏輯。

Query-Bot整合了文件攝取、文本切割與向量嵌入，從PDF、文本文件和Word文檔建立可搜尋的索引。結合LangChain和OpenAI GPT-3.5 Turbo處理用戶查詢，提取相關段落並生成簡明答案。基於Streamlit的界面讓用戶上傳文件、追蹤對話歷史並調整設定。可在本地或雲端部署，提供擴展性強的框架以支持自訂代理和知識庫。

e2e-chainlit-chatbot是一個示例項目，展示了使用Chainlit的完整對話式AI開發週期。該存儲庫包括端到端的代碼，用於啟動本地Web服務器，托管具有交互性的聊天界面，集成大型語言模型以產生回應，並管理消息之間的對話上下文。它具有可定制的提示模板、多代理工作流程和實時流式回應。開發者可以配置API金鑰、調整模型參數，並用自定義邏輯或集成來擴展系統。由於依賴少且文檔清晰，該項目加快了AI驅動聊天機器人的實驗，並為生產級的對話助手提供堅實的基礎。還包括自定義前端組件、日誌記錄和錯誤處理的範例。設計為能與雲平台無縫集成，支援原型和正式應用場景。

LangChain Google Gemini 代理是一個用於簡化由Google Gemini語言模型提供支持的自主AI代理建立的Python函式庫。它結合 LangChain 的模組化設計—允許提示鏈、記憶管理和工具整合—與 Gemini 先進的自然語言理解能力。用戶可以定義自訂工具，進行API呼叫、資料庫查詢、網路爬蟲及文件摘要，並由代理解讀用戶輸入，選擇適當的工具操作，產生連貫的回應。這樣的代理能進行多步推理、即時資料存取和語境對話，非常適合建立聊天機器人、研究助手和自動化工作流程，也支援與流行向量資料庫及雲端服務整合，提供擴展性。

MARL-DPP是一個開源框架，使用確定性點過程（DPP）強制多智能體強化學習（MARL）中的多樣性。傳統的MARL方法經常陷入策略收斂到類似行為的問題，MARL-DPP透過引入基於DPP的措施來鼓勵代理保持多元的行動分佈。該工具套件提供模組化的程式碼來將DPP嵌入訓練目標、樣本策略和探索管理中，包括與OpenAI Gym和多智能體粒子環境（MPE）的即插即用整合，以及用於超參數管理、日誌記錄和多樣性指標視覺化的工具。研究人員可以評估多樣性約束在合作任務、資源分配與競爭遊戲中的影響。其擴展性設計支持客製化環境與高階演算法，促進新型MARL-DPP變體的探索。

模組化LLM架構旨在通過可組合的模組設計，簡化定制化LLM驅動應用的創建。它提供關鍵組件如會議狀態保持的記憶模組、外部API調用工具接口、模板或動態提示生成的提示管理器，以及控制代理人工作流程的協調引擎。您可以配置串聯這些模組的管線，以實現多步推理、上下文感知回應和資料整合等複雜行為。此框架支持多個LLM後端，允許切換或混用模型，同時提供擴展點以增加新模組或自訂邏輯。這個架構加快開發速度，促進元件重用，並維持對代理行為的透明度與控制。

MultiAgentes採用模組化架構來定義環境和智能體，支持同步和異步的多智能體互動。它包含環境和智能體的基礎類別，預定義的合作和競爭任務方案，用於自定義獎勵函數的工具，以及通信和觀察分享的API。可視化工具允許實時監控智能體行為，同時記錄模組記錄性能指標供分析。該框架能與Gym兼容的強化學習庫無縫集成，讓使用者可以用現有演算法訓練智能體。MultiAgentes設計為可擴展性，允許開發者添加新的環境模板、智能體類型和通信協議，以適應多樣的研究與教育應用。