Aurora提供模組化架構，用於建立能自主處理複雜任務的生成式AI代理，透過循環式的規劃與執行來實現。它由一個拆解高階目標為可執行步驟的規劃器、一個利用大語言模型執行這些步驟的執行器，以及一個連結API、資料庫或自訂函數的工具整合層組成。Aurora亦包含用於記憶管理的模組，以留存上下文，並具有動態重新規劃能力，以適應新資訊。在可客製化的提示語和插拔式模組支持下，開發者可以快速原型化用於內容產出、研究、客服或流程自動化等任務的AI代理，同時保持對工作流程與決策邏輯的完全控制。

TinyAgent提供一個輕量級的代理框架，用於協調以OpenAI GPT模型為核心的複雜任務。開發者安裝後設定API金鑰，定義工具或插件，並使用記憶上下文維持多步對話。TinyAgent支援串接任務、整合外部API以及持久化用戶或系統記憶。其簡潔的Python API讓您可以快速原型設計自主資料分析流程、客戶服務聊天機器人、程式碼生成助手等任務，適用於任何需要具備狀態和智慧的代理。該庫持續是完全開源、可擴展並兼容多平台。

Quickchat AI提供一個無需編碼的平台，用於創建專為特定業務需求量身定制的可自訂對話AI助手。該技術使企業能夠自動化客戶支持，與現有的CRM整合，並無縫利用先進的AI功能。藉由直觀的設置和靈活的自訂選項，Quickchat AI幫助公司提供高效且個性化的互動，讓AI整合變得簡便有效。

人工智慧代理機器翻譯是一個開源框架，設計用於機器翻譯的研究與開發。它協調三個核心代理：生成、評估與調整，共同產出、評估並改善翻譯。基於PyTorch與Transformer模型，支援監督預訓練、強化學習優化與可配置代理策略。用戶可以在標準資料集上做基準測試、追蹤BLEU分數，並擴充流程加入自訂代理或獎勵函數，以探索代理間合作在翻譯任務中的應用。

AI-Agents提供一個靈活的代理架構，協調語言模型規劃器、持久記憶模塊和可插拔的工具包。開發者定義HTTP請求、文件操作和自定義邏輯的工具，然後配置LLM規劃器以決定調用哪個工具。記憶存儲上下文和會話歷史。該框架處理異步執行、錯誤修復和日誌記錄，加快智能助手、數據分析器或自動化機器人原型開發，而無需重新發明核心協調邏輯。