TexasHoldemAgent提供一個基於Python的模組化環境，用於訓練、評估和部署由AI驅動的對戰限制德州撲克角色。它整合了自定義模擬引擎與深度強化學習算法（如DQN），用於反覆策略改進。主要功能包括手牌狀態編碼、行動空間定義（棄牌、跟注、加注）、獎勵塑造和即時決策評估。用戶可自訂學習參數、利用CPU/GPU加速、監控訓練進度，並載入或儲存訓練模型。該框架支援批次模擬，測試策略、產生性能數據及視覺化勝率，幫助研究者、開發者和撲克愛好者實驗AI驅動的遊玩策略。

AI Agent Playground為開發者與研究人員提供一個模組化環境，可構建能自主推理、規劃和執行任務的高階AI驅動代理。通過利用可插拔的記憶系統、可自訂的工具介面及可擴展的插件架構，用戶可以定義與Web服務、資料庫和自定義API交互的代理。該框架提供常用角色的預製模板，如資訊檢索、資料分析與自動測試，同時支持深入定制決策邏輯。用戶可透過命令行界面監控代理工作流程，整合CI/CD流程，並在任何支持Python的平台上部署。其開源性質鼓勵社群貢獻，促進自主代理能力的快速創新。

Autonomais是一個模塊化的AI代理框架，設計實現任務規劃和執行的完全自主。它整合大型語言模型來生成計劃，通過可定制的管道協調操作，並將上下文存儲在記憶模塊中，以實現連貫的多步推理。開發者可以插入額外的工具，如網頁爬蟲、數據庫和API，定義自定義動作處理器，並通過可配置的技能微調代理行為。該框架支持日誌記錄、錯誤處理和逐步調試，確保研究任務、數據分析和網頁交互的可靠自動化。其擴展性插件架構使Autonomais能快速開發具有複雜決策和動態工具使用能力的專用代理。

BambooAI combines a collection of modular Python libraries, utilities, and templates designed to streamline the creation and deployment of autonomous AI agents. At its core, BambooAI provides flexible memory architectures—vector databases, ephemeral caches—and configurable retrieval mechanisms for RAG workflows. Developers can easily integrate tools like web search, Wikipedia lookups, file operations, database queries, and Python code execution. The framework supports major LLM APIs (OpenAI, Anthropic) as well as local model hosting. Agents can be orchestrated via a simple CLI, a RESTful service, or embedded within applications. Logging, monitoring, and error recovery features ensure reliability in production. Community-driven extensions and plugin systems make BambooAI extensible for custom domains and workflows.

GPT Agent 提供一個模組化框架，用於建構由最新 GPT 模型驅動的智慧代理。用戶透過視覺化編輯器定義任務流程，指定輸入、動作與輸出格式。平台支援與外部資料來源和自訂知識庫的整合，使代理能執行複雜調查與摘要任務，並提供 API 存取以支援無界面部署，以及 web 控制台來監控性能、調整模型參數和查看會話紀錄。無論是自動化客戶交互、產出報告或管理排程，GPT Agent 都提供從建立到大規模生產的完整支援。

BuilderKit 通過提供強大的框架和基本工具，簡化了開發 AI SaaS 應用程序的過程，開箱即用。它具有模塊化架構、即用模板以及全面的集成支持，涵蓋了從用戶身份驗證到支付的所有內容。該平台專為高效而設計，使開發人員可以專注於創建獨特的工作流程，而不會陷入重複的設置任務中。

本專案展示了一個完整的架構，用於利用LlamaIndex建立具檢索增強的AI代理。它引導開發者完成整個流程，從文件導入和向量存儲建立，到定義適合情境的問題與答案的自訂代理循環。藉由LlamaIndex強大的索引與檢索能力，使用者可以整合任何符合OpenAI標準的語言模型、客製化提示範本，以及通過CLI界面管理對話流程。其模組化架構支援多種資料連結器、插件擴展與動態回應自定義，實現企業級知識助理、互動式聊天機器人與研究工具的快速原型開發。此解決方案簡化了在Python中建立專屬領域的AI代理，確保擴展性、彈性與整合便利性。

Easy-Agent 加速 AI 代理開發，提供一個模組化框架，將 LLM 與外部工具、記憶會話追蹤和可配置的操作流程集成。開發者首先定義一組工具封裝器，暴露 API 或可執行文件，然後使用所需的推理策略（如單步、多步鏈式思考或自定義提示）實例化代理。框架管理上下文，根據模型輸出動態調用工具，並通過會話記憶追蹤對話歷史。支持異步執行平行任務，並具有健全的錯誤處理，確保代理穩定運行。通過抽象複雜的協調，Easy-Agent 賦能團隊以最小設置部署智能助手，用於自動化研究、客戶支援、資料擷取流程和排程助手等用例。

MCP Ollama Agent 利用本地 Ollama LLM 執行時環境，提供多功能的任務自動化代理框架。它集成多種工具接口，包括通過 SERP API 進行網絡搜索、文件系統操作、Shell 命令執行，以及 Python 環境管理。通過定義自訂提示和工具配置，用戶可以編排複雜工作流程，自動化重複性任務，並構建專為各種領域定制的專用助手。代理管理工具調用和上下文，保持會話記錄和工具回應，以產生連貫行動。其基於 CLI 的設定與模組化架構使得擴展新工具和適應不同應用場景變得容易，從研究和數據分析到開發支援。

Multi-Agent-RAG提供一個模組化框架，用於構建由多個專用AI代理人協調工作的基於檢索的生成應用（RAG）。開發者配置個別代理人：檢索代理連接向量存儲以提取相關文件；推理代理執行思維鏈分析；生成代理用大語言模型合成最終回應。框架支持插件擴展、可配置提示語和全面日誌紀錄，實現與主流LLM API及向量資料庫的無縫整合，改善RAG的準確性、擴展性與開發效率。

Multi-Agent AI Assistant是一個模組化的Python框架，能協調多個GPT驅動的代理，每個代理被分配到不同的角色，如規劃、研究、分析和執行。系統支援代理之間的訊息傳遞、記憶儲存，以及與外部工具和API整合，實現複雜的任務拆解與合作解決問題。開發者可以自訂代理行為、添加新工具包，並透過簡單的配置檔案設定工作流程。利用專業代理之間的分散推理，該框架加速自動研究、資料分析、決策支援和任務自動化。資料庫包含範例實作和模板，支持快速原型設計智慧助手和數位工作者，能處理企業、教育及研究環境中的端對端工作流程。

OpenAI Agent Swarm是一個模組化框架，旨在簡化跨不同任務的多個GPT驅動代理的協調工作。每個代理獨立運作，具有可自訂的提示詞和角色定義，而Swarm核心負責代理生命周期、訊息傳遞與任務排程。該平台包含定義複雜工作流程、即時監控代理互動與彙整結果的工具。通過將工作負載分配至專業化代理，用戶可以處理複雜的問題解決場景，從內容生成、研究分析到自動錯誤排除與資料摘要。OpenAI Agent Swarm與OpenAI API無縫整合，使開發者能快速部署多代理系統，並免於自建協調基礎架構。

Solace AI是一個模組化的AI代理框架，能讓你在自己的基礎設施上部署專屬的對話助手。提供情境記憶管理、向量資料庫支援以進行文件檢索、外部整合的插件鉤子，以及基於網頁的聊天界面。透過可自訂的系統提示與細緻的知識來源控制，您可以建立用於支援、教學、個人生產力或內部自動化的代理，無需依賴第三方伺服器。

CoreLink-Persona-Engine 是一個模組化的框架，讓開發者能透過定義人格特質、記憶行為和對話流程，建立具有獨特人格的 AI 代理。它提供彈性的插件架構，整合知識庫、自定義邏輯和外部 API。引擎同時管理短期與長期記憶，確保持續的上下文連貫性。開發者可用 JSON 或 YAML 配置人格檔案，連結 OpenAI 或本地模型的 LLM 提供者，並在多平台部署。內建的日誌記錄與分析功能幫助監控代理性能與優化行為，適用於客戶支援聊天機器人、虛擬助理、角色扮演應用和研究原型。

enhance_llm 提供模組化框架，可在定義好的序列中協調大型語言模型的呼叫，讓開發者鏈接提示、整合外部工具或API、管理對話上下文，並實作條件邏輯。它支援多個LLM提供者、客製化提示範本、非同步執行、錯誤處理與記憶管理。透過抽象化LLM互動的範例代碼，enhance_llm簡化自動化代理應用的開發，例如自動助理、資料處理機器人、多步推理系統，使建置、除錯及擴展更為容易。

Minerva 是一個可擴展的 AI 代理框架，設計用來利用大型語言模型自動化複雜工作流程。開發者可以整合外部工具，例如網絡搜尋、API 呼叫或檔案處理器，定義自訂的規劃策略，並管理對話或持久存儲的記憶。Minerva 支援同步與非同步的任務執行，可配置的日誌記錄與插件架構，使原型設計、測試和部署智能代理變得容易，這些代理能在現實場景中進行推理、規劃和工具使用。

Pacman AI 提供一個功能完整的 Python 環境和代理架構，用於經典的吃豆人遊戲。此專案實作關鍵的強化學習演算法——Q-learning 和價值迭代，使代理能學習最佳策略來收集豆子、穿越迷宮及避開鬼怪。用戶可以定義自訂的獎勵函數，並調整學習率、折扣因子與探索策略。此框架支援指標記錄、性能視覺化與可復現的實驗設定。設計於易於擴展，讓研究人員與學生能整合新演算法或神經網路學習方法，並與基線網格方法做比較。

Real-Agents旨在簡化創建和協調能獨立完成複雜任務的AI代理。基於Python並兼容主要的大型語言模型，框架具有模組化設計，核心組件包括語言理解、推理、記憶存儲和工具執行。開發者可快速集成Web API、資料庫與自定義函數來擴展代理能力。支持記憶機制以在交互中保持上下文，實現多回合對話與長時間運行的工作流程。平台亦包含日誌記錄、除錯和量產擴展工具。通過抽象低層細節，Real-Agents 精簡開發流程，讓團隊專注於任務邏輯，提供強大的自動化解決方案。