TreeInstruct 提供一個架構，建構層級式、基於決策樹的大型語言模型提示管道。用戶可以定義代表提示或函式呼叫的節點，根據模型輸出設置條件分支，並執行樹狀結構來引導複雜的工作流程。它支援與 OpenAI 及其他 LLM 提供者整合，並提供日誌記錄、錯誤處理及可客製化的節點參數，以確保多回合互動的透明度與彈性。

TypedAI交付一個以開發者為中心的庫，將大型語言模型包裝在嚴格型別化的TypeScript抽象中。你可以定義輸入和輸出架構來在編譯時驗證資料，建立可重用的提示模板，並處理串流或批次回應。它支持函數調用模式，以將AI輸出與後端邏輯連接，並與OpenAI、Anthropic和Azure等流行的LLM供應商整合。內建錯誤處理和日誌記錄，幫助你快速部署強大的AI功能，如聊天介面、文件摘要、程式碼生成和自訂代理，並且不犧牲型別安全與開發者效率。

Whatsapp LangGraph Agent Integration is an example implementation showcasing the deployment of LangGraph-based AI agents on WhatsApp messaging. It uses Python and FastAPI to expose webhook endpoints for Twilio’s WhatsApp API, automatically parsing incoming messages into the agent’s graph workflow. The agent supports context preservation across sessions with built-in memory nodes, tool invocation for specific tasks, and dynamic decision-making via LangGraph’s modular nodes. Developers can customize graph definitions, integrate additional external APIs, and manage conversational state seamlessly. This integration acts as a template, illustrating message routing, response generation, error handling, and easy scalability to build complex interactive chatbots on WhatsApp.

AgentMesh是一個以開發者為中心的框架，讓你可以註冊個別的AI代理，並將它們連接成動態網格。每個代理可以專注於特定任務，例如LLM提示、資訊檢索或自定義邏輯，而AgentMesh則負責整個網路中的路由、負載平衡、錯誤處理和遠端監控。這樣可以建立複雜的多步驟工作流程、串聯代理，並水平擴展執行能力。配備插拔式傳輸、分狀會話和擴展鎖點，AgentMesh加快了穩健分散式AI代理系統的建立。

AgentSpeak是基於Java的開源實作，為AgentSpeak(L)語言設計，旨在促進BDI（信念-慾望-意圖）自主代理的創建與管理。它具有解析AgentSpeak(L)代碼、維護代理信念基底、觸發事件並根據現有信念和目標選擇執行計劃的運行時環境。該解釋器支援並行的代理執行、動態計劃更新及可自訂語義。透過模組化架構，程式設計師可以擴充核心組件，如計劃選擇與信念修正。AgentSpeak使學術界與產業界能更快速的原型設計、模擬與部署智慧型代理於模擬系統、物聯網及多代理場景中。

AI Agents Laravel 提供一個完整的框架，用於定義、管理和執行 Laravel 應用中的 AI 驅動代理。它抽象化與各種大型語言模型（OpenAI、Anthropic、Hugging Face）的互動，並內建支援工具整合，如 HTTP 請求、資料庫查詢和自訂商業邏輯。開發者可以定義具有自訂提示、記憶後端（記憶體中、資料庫、Redis）和決策規則的代理，以處理複雜對話流程或自動化任務。套件包含事件記錄、錯誤處理和監控鉤子，以追蹤代理效能。它促進快速原型開發，並能在網頁環境中無縫整合智慧助手、資料解析器與工作流程自動化。

Bot-With-Plan提供一個模塊化的Python範本，用於構建先生成詳細執行計劃的AI代理。它利用OpenAI GPT分析用戶指令，將任務分解為連續的步驟，驗證計劃，然後通過外部工具（如網絡搜索或計算器）逐步執行。該框架包括提示管理、計劃解析、執行協調和錯誤處理。通過將計劃和執行階段分離，提供更好的監控、更容易的調試，以及擴展新工具或功能的清晰結構。

Prometh.ai 提供一個全面的平台，用於創建能連接Salesforce、HubSpot、SQL數據庫和Zendesk等各種企業系統的自主AI代理。用戶可以利用拖放界面定義多步驟流程、設置條件邏輯和排程任務。代理可以執行廣泛的活動，包括生成銷售線索、分類支援工單、生成報告和進行市場調查。平台的編排核心管理並發流程和錯誤處理，而內建分析儀表板則可視化代理績效，實現持續優化。

在其核心，DAGent將代理工作流表示為由節點組成的有向無環圖，每個節點可以封裝一個LLM調用、自定義函數或外部工具。開發者明確定義任務依賴，實現并行執行和條件邏輯，框架管理調度、數據傳遞和錯誤恢復。DAGent還提供內建可視化工具，用於檢查DAG結構和執行流程，改善調試和審計。通過可擴展的節點類型、插件支持和與主流LLM提供者的無縫集成，DAGent使團隊能夠輕鬆構建複雜的多步AI應用，如數據管道、對話代理和自動化研究助手。其模塊化和透明性設計使其成為實驗和生產中的可擴展代理協調的理想選擇。

Doraemon-Agent是一個開源的Python平台和框架，幫助開發者構建精密的AI代理器。它允許整合自訂插件和外部工具，維持跨會話的長期記憶，並執行多步連鎖思考規劃。開發者可以配置代理角色、管理上下文、紀錄互動，並通過插件架構擴展功能。它能簡化自主助理的創建，適用於資料分析、研究支援或客戶服務自動化等任務。

Drive Flow 是一個彈性很高的框架，讓開發人員可以通過定義步驟序列來設計AI流程。每個步驟都可以調用大型語言模型、執行自訂函數或與存於MemoDB的持久記憶交互。此框架支援複雜的分支邏輯、迴圈、平行任務與動態輸入處理。採用TypeScript，並使用宣告式DSL來指定流程，讓流程邏輯分離清晰。Drive Flow還提供內建錯誤處理、重試策略、執行上下文追蹤與豐富的日誌記錄。主要用例包括AI助手、自動化文件處理、客戶支持自動化和多步決策系統。通過抽象流程編排，Drive Flow加速開發並簡化AI應用的維護。

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。

Goat SDK旨在簡化用Go建立和調度AI代理的流程。它提供可插拔的LLM整合（OpenAI、Anthropic、Azure、本地模型）、工具註冊表以支持自定義行動，以及用於狀態式對話的記憶存儲。開發者可以定義連鎖、表達策略和發布器，通過CLI、WebSocket、REST端點或內嵌Web UI輸出互動內容。Goat支援串流回應、可定制記錄與簡單的錯誤處理。結合這些組件，您可以在Go中用最少模版代碼開發聊天機器人、自動化流程和決策支持系統，同時保持更換或擴展供應商和工具的彈性。

Hive是一個為Node.js環境打造的強大AI代理編排平台。它提供一個模組化系統，用於定義、管理和執行多個AI代理，支持並行或序列化的工作流程。每個代理可以設定特定角色、提示範本、記憶存儲與外部工具整合，如API或插件。Hive簡化代理之間的通訊路徑，促進資料共享、決策和任務委派。其擴展設計允許開發者實作自訂工具、監控執行紀錄，並大規模部署代理。Hive亦具備錯誤處理、重試策略及效能優化等功能，確保可靠的自動化。透過最少設定，團隊可以原型開發複雜的AI服務，包括聊天機器人、資料分析流程與內容生成器。

Junjo Python API是一個SDK，使開發者能將AI代理整合到Python應用中。它提供統一介面來定義代理、連結LLM、協調Web搜尋、資料庫或自定義函數等工具，並維持對話記憶。開發者可以建立條件式任務鏈、向客戶串流回應並優雅地處理錯誤。該API支持插件擴展、多語言處理和即時數據擷取，使自動客服、數據分析機器人等應用成為可能。配合完整的文件、範例程式碼與Python風格設計，Junjo Python API能縮短市場推廣與運營成本，快速部署智慧代理方案。

OpenAI Swarm Node協調多個ChatGPT代理的並行調用，收集每個輸出，應用所選擇的彙總策略（例如多數投票或自訂加權），並返回統一的共識回應。其可擴展的架構支援對模型參數的細緻控制、錯誤處理、重試邏輯和非同步執行，使開發者能在任何Node.js應用中整合群集智慧，以提升AI決策的準確性與一致性。

OperAgents是一個面向開發者的工具包，用於建立和協調使用GPT等大型語言模型的自主代理。它支持定義自訂的代理類別、整合外部工具（API、資料庫、程式碼執行），並管理代理記憶以保持上下文。通過可配置的管道，代理能執行如研究、摘要和決策支援等多步任務，同時動態調用工具並維持狀態。該框架包括監控代理性能、自動錯誤處理和擴展代理執行的模組。藉由抽象化LLM交互與工具管理，OperAgents加速在自動化客戶支援、資料分析和內容生成等領域的AI驅動工作流程開發。

貓頭鷹提供一個以開發者為中心的工具包，使創建能獨立執行複雜、多步任務的AI代理成為可能。核心上，貓頭鷹利用大型語言模型（LLM）進行推理，並通過插件系統調用外部API、執行程式碼和查詢資料庫。開發者使用簡單的TypeScript API定義代理，指定工具集並配置記憶模組以維持狀態。貓頭鷹的運行時會編排推理循環，處理工具調用與併發。它支持Node.js和Deno環境，確保平台廣泛兼容。有內建的日誌記錄、錯誤處理與可擴展性鉤子，簡化AI驅動工作流程、聊天機器人及自動化助手的原型設計與正式部署。

Rusty Agent 是一個輕量但強大的 Rust 函式庫，旨在簡化運用大型語言模型的自主 AI 代理的創建。它引入核心抽象如 Agent、Tools 和 Memory，允許開發者定義自訂工具集成（例如 HTTP 客戶端、知識庫、計算器）並以程式化方式協調多步對話。支持動態提示構建、串流回應和會話間的上下文記憶存取。與 OpenAI API（GPT-3.5/4）無縫集成，亦可擴展支持其他 LLM 提供者。Rust 提供的強型別和高效能保障安全且併發執行代理工作流程。應用範例包括自動資料分析、互動式聊天機器人、任務自動化管道等，讓 Rust 開發者能在應用中嵌入智慧型語言驅動的代理。

Rawr Agent 是一個模組化、開源的 Python 框架，讓開發者能透過協調複雜的 LLM 互動流程來構建自主式 AI 代理。利用 LangChain 的底層支援，Rawr Agent 允許用 YAML 配置或 Python 程式碼定義任務序列，並加入 Web API、資料庫查詢和自定義腳本等工具。它包含用於存儲對話歷史和向量嵌入的記憶元件、優化重複呼叫的快取機制，以及用於監控代理行為的豐富日誌與錯誤管理。其擴展架構支援自訂工具和介面，適用於自動化研究、資料分析、報告生成與互動聊天機器人等任務。通過簡單 API，團隊能快速原型設計並部署多樣化應用的智能代理。