sma-begin建立一個精簡的代碼基底，用於創建AI 驅動的代理，通過抽象處理輸入、決策邏輯和輸出生成等通用元件。它的核心為一個代理迴圈，查詢LLM，解譯回應，並可選擇性執行整合的工具，如HTTP客戶端、檔案處理器或自訂腳本。記憶模組讓代理可以回想先前的互動或上下文，而提示串聯則支援多步驟工作流程。錯誤處理則會捕捉API失敗或不正確的工具輸出。開發者只需定義提示、工具和預期行為。藉由最少的樣板碼，sma-begin加速聊天機器人、自動化腳本或領域專用助理在任何支援Python的平台上的原型開發。

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。

AI-Agents提供一個模組化工具包，能創建具有任務規劃、執行和自我監控能力的自主AI代理。它內建支持工具集成，例如網頁搜索、數據處理和自定義API，並具有記憶組件，可在交互過程中保留和回憶上下文。借助靈活的插件系統，代理可以動態載入新功能，而異步執行確保高效的多步工作流程。該框架利用LangChain實現高級連鎖思考推理，並簡化在macOS、Windows或Linux上的Python環境部署。

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。

Augini允許開發者設計能解讀用戶輸入、調用外部API、載入情境記憶，並產生連貫、多輪回應的智能代理。用戶可為每個代理配置可自訂的工具組，例如網路搜索、資料庫查詢、檔案操作或自定義Python函數。內建記憶模組能保留會話狀態，確保情境連貫性。Augini的聲明式API支持建立包含分支邏輯、重試和錯誤處理的複雜多步工作流程。它與OpenAI、Anthropic、Azure AI等主要LLM供應商無縫整合，並支持獨立腳本、Docker容器或擴展微服務的部署。Augini幫助團隊快速原型設計、測試並維護生成式AI代理於生產環境中。

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。

Blue Agent 作為 Node.js 中構建 AI 驅動代理的完整工具包。它允許開發者實作鏈式思考提示以改善推理，整合外部工具與 API 以豐富功能，並維持對話記憶以保留上下文。框架具有規劃引擎，可排序任務、執行模組與內建日誌，用以追蹤代理決策。開發者可以定義自訂工具介面、編排多步工作流程並利用函式呼叫與服務互動。Blue Agent 模組化架構允許無縫擴展插件，並支援除錯工具來觀察代理行為，非常適合建立高階聊天機器人、自主助理與自動化管道。

defaultmodeAGENT 是一個基於 Python 的框架，旨在簡化建立能自主執行多步工作流程的智慧代理。它具備預設模式規劃—一種用於決定何時探索或利用的自適應策略—以及與自訂工具與 API 的無縫整合。代理保持對話記憶，支持動態提示，並提供除錯記錄。基於 OpenAI 的 API，使快速原型化資料提取、研究和任務自動化輔助成為可能。

LLM驅動的AI代理旨在通過模組化架構協調大型語言模型與外部工具，簡化自主代理的創建。開發者可以定義具有標準化接口的自定義工具，配置記憶後端以保存狀態，以及建立多步推理鏈，使用LLM提示來規劃和執行任務。AgentExecutor模組管理工具調用、錯誤處理和異步工作流程，內建範例模板展示了資料擷取、客戶支援及行事曆排程等場景。通過抽象API調用、提示工程和狀態管理，該框架降低重複性程式碼，加快實驗速度，非常適合Python環境下的客製化智慧自動化解決方案團隊。

MCP-CLI-Agent是一個開源且可擴展的命令列AI代理。用戶輸入自然語言提示，工具會生成並執行相對應的Shell指令，處理多步驟任務連結，並記錄輸出。基於GPT模型，支援自定義插件、設定檔與情境感知執行，非常適合用於自動化DevOps任務、程式碼生成、環境建置，以及直接在終端機取得資料。

Operit是一個完整的開源AI代理框架，旨在簡化各種任務自主代理的創建。通過與OpenAI GPT及本地模型等LLM的集成，它可以在多步流程中實現動態推理。用戶可以定義自定義插件，以處理數據獲取、網頁爬取、資料庫查詢或代碼執行，同時Operit管理會話上下文、記憶體和工具調用。該框架提供清晰的API，用於搭建、測試和部署具有持久狀態、可配置管道和錯誤處理機制的代理。無論您是在開發客戶支持聊天機器人、研究助手或企業自動化代理，Operit的可擴展架構和強大工具都能確保快速原型開發和擴展部署。

StarCat提供一個拖放式的建立工具，可讓您在不寫程式碼的情況下創建AI代理。選擇範本或從零開始，配置提示語、設置記憶體與語境，並與Slack、電子郵件、CRM和資料庫等工具整合。代理可以處理多階段工作流程，如工單分類、潛在客戶評分、資料輸入和報告產生。內建分析工具可監控績效，版本控制則確保安全升級。您可以將代理部署到網站、通訊平台或內部儀表板，立即自動化重複性流程。

Taiat（TypeScript AI Agent Toolkit）是一個輕量且可擴充的框架，用於在Node.js和瀏覽器環境中建構自主式人工智慧代理。它允許開發者定義代理行為、整合OpenAI和Hugging Face等大型語言模型API，並協調多步工具執行流程。該框架支援可自定義狀態對話記憶體後端、網路搜尋工具註冊、檔案操作和外部API呼叫，以及可插拔的決策策略。透過Taiat，你可以快速原型設計具備自主規劃、推理與任務執行能力的代理，涵蓋資料擷取、摘要、自動產生程式碼及對話助理等應用。

Web-Agent 是一個基於 Node.js 的庫，旨在將自然語言指令轉化為瀏覽器操作。它能夠與主流 LLM 供應商（如 OpenAI、Anthropic 等）集成，控制無頭或有頭瀏覽器，執行頁面數據爬取、點擊按鈕、填寫表單、導航多步工作流程並導出結果。開發者可以用代碼或 JSON 定義代理行為，通過插件擴展功能，並鏈接多個任務構建復雜的自動化流程。它簡化繁瑣的網站任務、測試和數據收集，讓 AI 來解讀與執行。

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。

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。