Autonomys Agents使開發者能夠創建能執行複雜任務且不需要人工干預的自主AI代理。基於Python，該框架提供定義代理行為的工具、整合外部API和自訂函數，以及維持會話記憶。在多代理設定中，代理可以協作、共享知識並協調行動。觀察模組提供即時日誌、性能追蹤和除錯洞察。憑藉其模組化架構，團隊可以擴展核心組件、整合新型LLM，並在不同環境中部署代理。不論是自動化客服、數據分析或研究流程的協調，Autonomys Agents都能簡化端到端的智能自主系統開發與管理。

GoLC 為開發者提供一個完整的工具包，用於在 Go 中構建語言模型鏈和代理。其核心包括鏈管理、可定制的提示模板，以及與主要 LLM 提供商的無縫整合。藉由文檔加載器和向量存儲，GoLC 能實現嵌入式檢索，支持 RAG 工作流程。該框架支持有狀態的記憶模組以便於對話環境，還有輕量的代理架構可協調多步推理及工具調用。其模組化設計允許集成自定義工具、資料來源及輸出處理器。以 Go 原生性能和最低依賴，GoLC 簡化 AI 管道開發，非常適合構建聊天機器人、知識助理、自動化推理代理以及生產級後端 AI 服務。

H2O.ai 是一個領先的 AI 平台，使用戶能夠高效創建、管理和部署機器學習模型。它提供一套工具，包括自動化匯機器學習、開源庫和雲服務，旨在簡化機器學習工作流程。無論用戶是在應對大數據挑戰還是希望提升現有應用程式，H2O.ai 都以其靈活的架構和強大的算法支持各種用例。

ImageAgent是一個基於Python的AI代理框架，連接OpenAI API和視覺模型，以執行文本到圖像的生成、圖像編輯（修復、風格轉移）和圖像分析（標註、物體檢測）。它使用類似LangChain的代理編排，可以自主管理多個步驟，處理提示解析，並可擴展為自定義工具和管道，以實現定制化的圖像工作流程。

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。

PHP AI Tool Bridge是一個彈性的PHP框架，旨在抽象化與各種AI和大型語言模型API互動的複雜性。通過定義標準的AiTool介面，允許開發者在OpenAI、Azure OpenAI和Hugging Face等供應商之間切換，無需修改商業邏輯。該庫支持提示範本、參數配置、串流、函數調用、請求快取與日誌記錄。同時提供工具執行模式，可鏈結多個AI工具，建立對話代理並通過記憶存儲管理狀態。PHP AI Tool Bridge加速AI能力功能的開發，降低樣板碼並確保API使用的一致性。

該儲存庫提供逐步教程和範例實作，用於創建使用DeepSeek進行高維度向量檢索的ReAct AI代理。內容涵蓋環境配置、依賴安裝及自定義數據的向量存储配置。該代理利用ReAct模式結合推理和外部知識查找，產生透明且可解釋的回應。用戶可擴展系統，加入更多文件載入器、微調Prompt模板或更換向量資料庫。此彈性框架能幫助開發者與研究者快速原型設計強大的對話代理，實現推理、檢索及多知識源的無縫互動，只需幾行Python程式碼。

SmartRAG是一個模塊化的Python函式庫，設計用於搭配大型語言模型的檢索增強生成（RAG）工作流程。它結合了文件引入、向量索引和先進的LLM API，可提供準確且富含上下文的回應。用戶可以匯入PDF、文本檔或網頁，使用FAISS或Chroma等流行的向量存儲進行索引，並定義自訂的提示範本。SmartRAG負責協調檢索、提示組合與LLM推理，並回傳依據資料來源的連貫答案。通過抽象化RAG流程的複雜度，加快知識庫問答系統、聊天機器人及研究助理的開發速度。開發者可以擴充連接器、更換LLM供應商，並微調檢索策略以符合特定知識領域。

AgentServe 提供一個統一界面，用於建立和部署 AI 代理。用戶在配置檔或程式碼中定義代理行為，整合外部工具或知識來源，並在 REST 終點暴露代理。框架內建模型路由、並行請求、健康檢查、日誌記錄和量測。模組化設計允許插拔新模型、定制工具或排程策略，非常適合構建聊天機器人、自動化工作流程及多代理系統，且具備可擴展性與可維護性。

Agent Nexus提供一個模組化架構，用於設計、設定和運行互聯的AI代理人，這些代理人合作完成複雜任務。開發者可以動態註冊代理人，透過Python模組自訂行為，並利用簡單的YAML配置定義通信流程。內建訊息路由器確保代理人間資料的可靠傳遞，整合的日誌記錄和監控工具幫助追蹤績效和偵錯工作流程。支援OpenAI和Hugging Face等熱門AI庫，使Agent Nexus能輕鬆整合多種模型。無論是原型研發、建立自動化客服助手，或是模擬多代理環境，Agent Nexus都能協助簡化合作型AI系統的發展與測試，涵蓋學術研究到商業部署。

Agentic Framework是一個多功能的開源框架，設計用來簡化利用大型語言模型與MongoDB的自主AI代理的建立。它提供模組化組件來管理代理記憶、定義工具集、調度多步工作流程和模板提示。內建的MongoDB支持記憶體存儲器，使代理能在會話之間保持持久的上下文，而可插拔的工具介面允許與外部API和資料源進行無縫交互。基於Node.js，該框架包括日誌記錄、監控鉤子和部署範例，加快智能代理的原型設計與擴展。透過可定制的配置，開發者可以根據任務需求定制代理，如知識檢索、自動化客戶支持、資料分析和流程自動化，降低開發負擔並加快推向生產。

Agentic-Systems旨在簡化複雜自主式AI應用的開發，提供由代理、工具及記憶體元件組成的模組化架構。開發者可以定義自訂工具，封裝外部API或內部函數，同時記憶模組則在代理迭代中保存上下文資訊。內建的協調引擎排程任務、解決依賴並管理多代理互動，以支援協作流程。透過將代理邏輯與執行細節解耦，這個框架能快速實驗、輕鬆擴展並細緻控制代理行為。無論是建立研究助理原型、資料流水線自動化，或部署決策支援代理，Agentic-Systems都提供必要的抽象與模板，加速端到端的AI解決方案開發。

Agents-Flex是一個輕量且優雅的Java框架，適用於大型語言模型（LLM）應用。它允許開發者有效定義、解析和執行本地方法。該框架支持本地函數定義、解析能力、透過LLM的回調，以及執行返回結果的方法。開發者可以以最少的代碼利用LLM的力量，並將複雜的功能整合到他們的應用中。

AgentVerse旨在促進多代理架構的創建，通過提供一套可重用的模組和抽象。用戶可以定義具有自訂決策邏輯的獨特代理類，建立用於訊息傳遞的通信通道，並模擬環境條件。平台支援同步和非同步的代理間互動，以實現談判、任務委託和合作解決問題等複雜流程。結合內建的日誌記錄與監控，開發者可以追蹤代理行動並評估性能指標。AgentVerse還提供常見應用場景的模板，如自主探索、交易模擬和合作內容生成。其插件式設計支持與外部機器學習模型（如語言模型或強化學習算法）的無縫集成，為各種AI驅動的應用提供彈性。

AI-Creator提供一個彈性的架構，可用於創建能執行任務、用自然語言互動並利用外部工具的AI代理。它包含提示管理、鏈式推理、會話記憶及可自訂的流程模組。開發者可以使用簡單的JSON或程式碼配置來定義代理行為，整合API和資料庫作為工具，並將代理部署為Web服務或CLI應用程式。此框架支持擴充性和模組化，非常適合用於快速打造聊天機器人、虛擬助手和專用數位工作者。

BotPlayers是一個多功能的開源框架，旨在簡化AI驅動的遊戲代理的開發與部署。它具有支持截屏爬取、Web API或自訂模擬界面的彈性環境抽象層，允許代理與各種遊戲交互。框架內置強化學習算法、遺傳算法和基於規則的啟發式策略，並附有數據記錄、模型檢查點和性能視覺化工具。其模塊化插件系統讓開發者可用Python或Java自訂感測器、行動和AI策略。BotPlayers亦提供YAML配置快速原型開發和自動化訓練、評估流程。支持Windows、Linux和macOS等多平台，加速智能遊戲代理的實驗與商用。

EasyAgent提供了一個用於Python中建構自主AI代理的全面框架。它支持插拔式的LLM後端，例如OpenAI、Azure和本地模型，客製化的規劃與推理模組、API工具整合，以及持久記憶存儲。開發者可以透過簡單的YAML或程式碼配置定義代理行為，利用內建的函數調用存取外部資料，並協調多個代理以完成複雜的工作流程。EasyAgent還具有記錄、監控、錯誤處理和擴展點，方便客製化實作。其模組化架構能加速原型設計與專門領域如客戶服務、資料分析、自動化以及研究的代理部署。

llm-lab提供靈活的工具包，用於使用大型語言模型創建智慧代理。它包括代理協調引擎、自訂提示範本、記憶與狀態追蹤，以及與外部API和插件的無縫整合。用戶可以撰寫情境、定義工具鏈、模擬互動並收集性能日誌。框架也內建測試套件，用於驗證代理行為是否符合預期結果。由於設計具擴充性，llm-lab使開發者能交換LLM供應商、添加新工具，並透過反覆實驗來演進代理邏輯。

Maple CMS提供了一個強大的平台，用於以無頭格式管理內容，使得用戶可以無縫地創建和分發內容。集成的AI功能幫助生成架構並自動化與內容相關的任務，減少新用戶的學習曲線。其靈活的架構支持多種應用，讓它非常適合所有規模的企業尋求可自定義的內容管理解決方案。

Mava是一個基於JAX的開源函式庫，用於開發、訓練和評估多智能體增強學習系統。它提供協作型和競爭型算法如MAPPO和MADDPG的預建實作，以及支持單節點和分散式工作流程的可配置訓練循環。研究人員可以從PettingZoo導入環境或自定義環境，並利用Mava的模組化元件進行策略優化、重播緩衝管理與指標日誌。其靈活架構支持新算法、客製化觀察空間和獎勵結構的無縫整合。利用JAX的自動向量化和硬體加速能力，Mava確保高效的大規模實驗及各種多智能體場景下的可重複基準測試。