interactive-browser-use 是一個用於 Python/JavaScript 的庫，它連接大型語言模型（LLMs）與 Playwright 或 Puppeteer 等瀏覽器自動化框架，使 AI 代理能實時進行網絡交互。用戶可以通過定義提示，指示代理瀏覽網頁、點擊按鈕、填寫表單、提取表格以及滾動動態內容。該庫管理瀏覽器會話、上下文和操作執行，將 LLM 回應轉換為可用的自動化步驟。它簡化了即時網頁抓取、自動化測試和基於網頁的問答任務，提供一個可編程界面，用於 AI 驅動的瀏覽，減少手動操作並支持複雜的多步 Web 流程。

SyntropAI是一個以開發者為核心的Python函式庫，旨在簡化自主AI代理的建構。它提供模組化架構，核心組件包括記憶體管理、工具與API整合、LLM後端抽象，以及協調多步工作流程的規劃引擎。用戶可以定義自訂工具、配置持久或短期記憶，並從支援的LLM提供者中選擇。SyntropAI亦包含日誌記錄與監控鉤子，以追蹤代理決策。其即插即用模組讓團隊能快速迭代代理行為，非常適合用於聊天機器人、知識助手、任務自動化機器人與研究原型。

Upstreet AI 使企業能在無需撰寫程式碼的情況下，設計和部署客製化的AI代理。這些代理能連接Salesforce、Google Sheets、SQL資料庫等資料來源，解讀自然語言指令，並執行複雜的流程。例如，銷售代理可以自動篩選潛在客戶、發送個人化電子郵件，並更新CRM記錄。客服機器人可以處理服務單、建議解決方案，並升級問題。Upstreet的視覺編輯器讓用戶定義觸發條件、條件邏輯和多步驟流程。代理在可擴展的雲端基礎架構上運行，支援Webhook、REST API和事件驅動動作。透過結合預訓練語言模型和安全資料連接器，Upstreet AI簡化自動化流程，降低手動錯誤，加快企業專案的價值實現時間。

AAGPT是一個可擴展的開源AI代理框架，旨在構建自主代理。它允許您定義高層次目標，管理對話記憶，規劃多步任務，以及整合外部工具或API。使用簡單的配置文件和Python SDK，您可以自訂代理行為，定義自訂動作，並部署能與資料來源交互、執行指令、並從過往互動中學習以提升性能的代理。

Advanced Agents Cookbooks是一個由社群管理的GitHub專案，提供基於LangChain的AI代理食譜庫。內容涵蓋存取記憶模組以保持上下文、整合自定義工具及外部API、使用函數呼叫獲得結構化回應、進行思考鏈計劃，以及多步工作流程的協同處理。開發人員可以使用這些範例來了解最佳實踐、調整行為，加速智慧代理的開發，實現排程、資料檢索與客戶支援等自動化。

AWS Agentic Workflows 是一個無伺服器編排框架，允許您將 AI 任務串接成端對端的工作流程。利用 Amazon Bedrock 的基礎模型，您可以調用 AI 代理進行自然語言處理、分類或自訂任務。AWS Step Functions 管理狀態轉換、重試和平行執行。Lambda 函數可以預處理輸入和後處理輸出。CloudWatch 提供日誌和指標，用於即時監控和除錯。開發者可在毫無伺服器或基礎建設管理的情況下建立可靠且可擴展的 AI 管道。

Aura是一個以開發者為中心的框架，將簡單的文本提示轉換為可執行的區塊鏈操作。它利用OpenAI的GPT模型來規劃和排序多步驟交易，如代幣交換、收益農耕和跨鏈橋接，同時安全管理私鑰。透過擴展性插件架構，團隊可以新增錢包、DeFi協議及鏈上資料來源的適配器。Aura可作為Node.js函式庫或微服務無縫整合，讓Web和後端應用將複雜的DeFi工作流委託給AI代理器，減少錯誤、加速開發，並使可程式化金融進入自然語言控制時代。開發者只需配置API和網路憑證的環境變數，用JavaScript定義指令和任務，並在CI/CD中部署Aura。實時日誌和錯誤處理提供監控和安全的生產環境支持。

CereBro提供模組化架構，讓用戶建立具備自主任務分解、持續記憶與動態工具使用能力的AI代理。它包含一個管理思考、行動與記憶的Brain核心，支持自訂插件與外部API集成，並提供CLI界面進行調度。用戶可以定義代理目標、配置推理策略，並整合網站搜尋、檔案操作或特定領域工具來端到端完成任務，無需人工干預。

LlamaIndex Supervisor是一個以開發者為導向的Python框架，旨在創建、運行與監控基於LlamaIndex的AI代理。它提供工具來定義作為節點的工作流程—如搜尋、摘要和自定義處理—並將它們連接成有向圖。Supervisor監控每個步驟，驗證輸出是否符合架構，遇錯重試並記錄指標。這確保了有效率、多次可重複的流程，用於資訊擴充生成、自文件問答與跨資料集的數據抽取等任務。

Serena旨在自動化複雜的工作流程，透過自主規劃與執行。它與網路搜尋引擎、資料庫和API交互，收集資訊、總結結果，並根據用戶預設的目標執行任務。作為Python函式庫，Serena在不同會話中維持狀態，動態載入插件來增強功能，並使用大型語言模型生成結構化的計畫。開發者可以自訂工具整合，用於程式碼執行、檔案管理與分析，使Serena成為一個研究、資料處理、內容產生等多用途的框架。