Steel 是一款以開發者為中心的框架，旨在加快在生產環境中建立和運作Llm 驅動代理的速度。它提供供主要模型 API 使用的供應商中立連接器、記憶體存儲（快取與持久）、內建工具調用範本、自動快取回應，以及詳細的追蹤功能，用於提升可觀察性。開發者可以定義複雜的代理流程，整合自訂工具（如搜尋、資料庫查詢和外部 API），並處理串流輸出。Steel 簡化了協調的複雜性，使團隊能專注於商業邏輯，快速迭代 AI 驅動的應用。

Wumpus LLM代理旨在簡化高階蘇格拉底式AI代理的開發，通過提供預設的協調工具、結構化的提示範本和無縫的工具整合。用戶定義代理角色、工具集和對話流程，並利用內建的鏈式思考管理來提供透明的推理過程。框架負責上下文切換、錯誤恢復與記憶儲存，支持多步決策過程。它還包含一個API、資料庫和自定義函數的插件介面，讓代理能瀏覽網頁、查詢知識庫或執行程式碼。藉由完整的日誌記錄與除錯工具，開發者可以追蹤每個推理步驟、微調代理行為，並支援Python 3.7+的任何平台部署。

Agent-Go提供模組化框架，用於在Go語言中建立自主AI代理。整合LLM供應商（如OpenAI）、用於長期保持上下文的向量記憶庫，以及用於將用戶請求拆解成可執行步驟的彈性規劃引擎。開發者可定義並註冊自訂工具（API、資料庫或shell指令），代理即可調用。對話管理器追蹤對話歷史，且可配置的規劃器協調工具調用與LLM互動。此設計讓團隊能快速在生產環境中原型設計AI助理、自動化流程與任務導向機器人。

Agentic Workflow是一個聲明式框架，使開發者能夠通過鏈接多個具有可定制角色、提示和執行邏輯的LLM代理人來定義複雜的AI工作流程。它支持任務調度、狀態管理、錯誤處理和插件集成，實現代理人與外部工具之間的無縫交互。該庫使用Python和YAML配置來抽象代理人定義，支持異步執行流程，並通過自定義連接器和插件擴展功能。作為開源項目，它包括詳細的範例、模板和文檔，幫助團隊加速開發與維護複雜的AI代理生態系統。

Agree.com提供了一個綜合解決方案，用於在一個地方管理合約、談判及支付。透過AI驅動的工作流程，使用者可以安全地創建、編輯和簽署合約。整合發票確保更快速的付款收集，而平台則將交易與主要會計軟體進行同步。為個人、團隊和企業設計，Agree.com透過其直觀的功能促進協作、合規及收入優化。

AI Agent Example是一個實作範例存儲庫，適合想建立智慧代理且由大型語言模型（LLM）支援的開發者與研究人員。專案包含範例碼，涵蓋代理規劃、記憶存儲與工具調用，展示如何整合外部API或自訂功能。它配備一個簡單的對話介面，能解析使用者意圖、制定行動計畫，並呼叫預定義工具來執行任務。開發者可依照範例，擴展數據排程、網頁爬取或自動資料處理等新功能。此範例採用模組化架構，加速人工智慧驅動工作流程與個性化數位助理的實驗，並提供代理協調與狀態管理的實務流程洞察。

AIKitchen提供一個易於開發者使用的Python工具包，使您能夠將AI代理作為模塊化構建塊來組合。其核心提供包含前處理、LLM調用、工具執行和記憶檢索階段的管道定義。與流行LLM提供商的集成提供靈活性，內建的記憶存儲追蹤對話上下文。開發者可以加入自定義任務，利用檢索增強生成來獲取知識，並收集標準化的績效評估指標。此框架還具備工作流程調度能力，支援多個代理之間的序列及條件流。配合插件架構，AIKitchen簡化了端對端的代理開發——從原型研究到在生產環境部署高可擴展的數位工作者。

Swarms 是一個以開發者為中心的框架，實現多代理 AI 工作流程的創建、協調和執行。您可以定義具有特定角色的代理，通過 LLM 提示配置它們的行為，並將其與外部工具或 API 連結。Swarms 管理代理間的通信、任務規劃和記憶持久化。它的插件架構允許無縫整合自訂模組，例如檢索器、資料庫或監控儀表板，同時內建連接器支援主流 LLM 提供商。不論您需要協調資料分析、自動化客戶支援或複雜的決策制定流程，Swarms 提供建立可擴展自動化代理生態系統的基礎元件。

LangGraph 提供基於圖形的抽象來設計 AI 代理的工作流程。開發者定義代表提示、工具、資料源或決策邏輯的節點，然後用邊連接這些節點形成一個有向圖。在運行時，LangGraph 遍歷該圖，按順序或平行執行 LLM 呼叫、API 請求和自定義函數。內建的快取、錯誤處理、日誌與併發支援，確保代理行為的健壯性。可擴充的節點和邊範板允許用戶整合任何外部服務或模型，使 LangGraph 理想於建立聊天機器人、資料管道、自動化工作者和研究助手，無需複雜的範例程式碼。

FinetuneFast使開發者和企業能夠快速調整ML模型、處理數據並以閃電般的速度部署。它提供預配置的訓練腳本、高效的數據加載管道、超參數優化工具、多GPU支持，還有無需編碼的AI模型調整。此外，它還提供一鍵模型部署、自動擴展基礎設施和API端點生成，讓用戶節省了大量時間和精力，同時確保可靠和高性能的結果。

Functionary provides a declarative way to register custom tools — JavaScript functions encapsulating API calls, database queries, or business logic. It wraps an LLM interaction to analyze user prompts, determine which tools to execute, and parse the tool outputs back into conversational responses. The framework supports memory, error handling, and chaining of actions, offering hooks for pre- and post-processing. Developers can quickly spin up agents capable of dynamic function orchestration without boilerplate, enhancing control over AI-driven workflows.

GenAI Processors 提供一套可重複使用且可配置的處理器庫，用於建立端到端的生成式 AI 工作流程。開發者可以引入文件、將其分割成語意區塊、生成嵌入、存取和查詢向量、應用抽取策略，並動態構建提示詞以呼叫大型語言模型。其即插即用設計方便擴充自訂處理步驟，無縫整合 Google Cloud 服務或外部向量存儲，並協調複雜的 RAG 管道，適用於問答、摘要及知識檢索等任務。

Glif 作為一個人工智慧沙盒，任何人都可以在這裡構建他們的人工智慧驅動工作流程、圖像生成器和互動應用程式，而無需編碼。它通過提供生成迷人視覺和故事的工具，將創意與技術相結合。用戶可以啟動項目，探索各種提示，並構建符合其需求的動態應用程式，同時擁有實驗和創新的自由。從生成藝術到人工智慧聊天機器人，Glif 使用戶能夠以可接觸的方式將他們的想法實現。

Ollama Workflows 是一個以 Ollama LLM 框架為基礎的開放原始碼可配置 AI 代理管道庫。它提供數十個現成的工作流程，例如摘要、翻譯、程式碼審查、資料擷取、電子郵件草稿等，可在 YAML 或 JSON 定義中串聯。用戶安裝 Ollama、克隆儲存庫、選擇或自訂工作流程，並通過 CLI 運行。所有處理皆在本機本地完成，保護資料隱私，同時讓您能快速迭代並在專案間保持結果一致。

InfantAgent 提供輕量級的結構，用於設計與部署Python中的智慧代理。它整合熱門的大型語言模型（OpenAI、Hugging Face）、支援持久性記憶模組，並啟用自定義工具鏈。開箱即用的功能包括會話界面、任務協調與策略驅動的決策。其插件架構允許輕鬆擴展特定領域的工具與API，非常適合用於原型研究代理、工作流程自動化或將AI助理整合到應用程式中。

Julep AI 是一個開源平台，旨在幫助數據科學團隊快速構建、迭代和部署多步驟的 AI 工作流程。使用 Julep，您可以使用代理、任務和工具創建可擴展、持久和長時間運行的 AI 管道。該平台的 YAML 配置簡化了複雜的 AI 流程，確保生產就緒的工作流程。它支持快速原型設計、模組化設計和與現有系統的無縫集成，使其能夠處理數百萬的同時用戶，並提供對 AI 操作的完全可見性。

RagFormation提供端到端的解決方案，用於實現檢索增強式生成流程。平台能攝取多種資料來源，包括文件、網頁和資料庫，並利用流行的大型語言模型提取嵌入。它能無縫連接到如Pinecone、Weaviate或Qdrant等向量資料庫，以存取和儲存具有語境相關的資訊。用戶可以定義自訂提示、配置對話流程，並部署互動式聊天介面或RESTful API以進行即時問題解答。內建監控、存取控制，並支援多種LLM供應商（如OpenAI、Anthropic、Hugging Face），讓團隊能快速建立、改進及運用以知識為核心的AI應用，並降低開發成本。其低代碼SDK和完整文件能加速與現有系統的整合，確保跨部門協作順暢，縮短上市時間。

LangGraph GUI ReactFlow是一個開源的React組件庫，允許用戶通過直觀的流程圖編輯器構建AI代理工作流程。每個節點代表LLM調用、資料轉換或外部API調用，而邊則定義資料流。用戶可以自訂節點類型、配置模型參數、實時預覽輸出，並導出工作流程定義以供執行。與LangChain及其他LLM框架的無縫整合，使建立和部署複雜對話代理和資料處理管道變得更加容易。

LangGraph Learn 結合了可視化編程界面與底層的 Python SDK，幫助用戶將複雜的 AI 代理工作流程構建為有向圖。每個節點代表一個功能組件，如提示模板、模型調用、條件邏輯或數據處理。用戶可以連接節點定義執行順序，通過 GUI 配置節點屬性，並逐步或全部執行管道。實時日誌和調試面板顯示中間輸出，而內置模板加速常見模式，如問答、摘要或知識檢索。圖形可以匯出為獨立的 Python 腳本，用於生產部署。LangGraph Learn 適用於教育、快速原型設計和協作開發 AI 代理，且不需要大量編碼。

LangGraph-Swift 提供一個基於圖形的 DSL，用於通過串接代表行動的節點（如 LLM 查詢、檢索操作、工具調用和記憶管理）來建立 AI 工作流程。每個節點皆為型別安全，並可連接來定義執行順序。該框架支援適配器連接流行的 LLM 服務如 OpenAI、Azure 和 Anthropic，也支持自訂工具整合，用於調用 API 或函式。內建的記憶模組可跨會話保留上下文，提供除錯與視覺化工具，並支援跨平台運行於 iOS、macOS 和 Linux。開發者可以擴充自訂邏輯的節點，快速原型出聊天機器人、文件處理器與自主代理人，皆可在 Swift 內使用。