HMAS是一個開源的Python框架，允許開發階層式多智能體系統。它提供抽象功能，用於定義智能體層級、智能體間通信協議、環境整合和內建訓練循環。研究人員和開發者可以使用HMAS對複雜的智能體互動進行原型設計、訓練協作策略，以及在模擬環境中評估性能。其模組化設計使擴展和定制智能體、環境及訓練策略變得簡單。

LeanAgent 是一個基於 Python 的框架，旨在簡化自主 AI 代理的建立。它提供內建的規劃模組，利用大型語言模型進行決策，擴展性強的工具集成層可調用外部 API 或自定義腳本，並具有能在多次交互中保留上下文的記憶管理系統。開發者可以配置代理工作流程、加入自定義工具，快速進行除錯並部署適用於各種領域的生產級代理。

LLM狀態機是一個開源的Python框架，專為使用明確狀態機構建AI代理而設計。開發者將狀態定義為離散步驟——每個調用一個大型語言模型或自訂邏輯——並根據輸出進行轉換。這種方法提供清晰性、可維護性和強健的錯誤處理，適用於多步、由LLM驅動的工作流程，例如文件處理、對話機器人或自動化流程。

Matcha Agent提供一個彈性的基礎，用於在Python中建立自主代理。開發者可以配置具有自訂工具集（API、腳本、資料庫）的代理，管理對話記憶，並在不同的LLM（OpenAI、本地模型等）間協調多步驟工作流程。其插件架構便於拓展、除錯和監控代理行為。無論是自動化研究任務、資料分析還是客服支援，Matcha Agent都能簡化端對端代理的開發與部署。

Multi-Agent AI Assistant是一個模組化的Python框架，能協調多個GPT驅動的代理，每個代理被分配到不同的角色，如規劃、研究、分析和執行。系統支援代理之間的訊息傳遞、記憶儲存，以及與外部工具和API整合，實現複雜的任務拆解與合作解決問題。開發者可以自訂代理行為、添加新工具包，並透過簡單的配置檔案設定工作流程。利用專業代理之間的分散推理，該框架加速自動研究、資料分析、決策支援和任務自動化。資料庫包含範例實作和模板，支持快速原型設計智慧助手和數位工作者，能處理企業、教育及研究環境中的端對端工作流程。

RL Shooter 是一個基於 Python 的框架，整合 ViZDoom 與 OpenAI Gym API，以建立一個彈性的 FPS 遊戲強化學習環境。使用者可自訂場景、地圖及獎勵結構，以進行導航、目標偵測和射擊任務的訓練。它支援可配置的觀察幀、行動空間與日誌功能，並支援流行的深度 RL 函式庫，例如 Stable Baselines 和 RLlib，以提供明確的性能追蹤及實驗可重複性。

SonAgent是一個可擴展的開源框架，主要用於在Python中構建、組織和運行AI代理。它提供核心模塊，用於記憶存儲、工具包裝器、規劃邏輯和異步事件處理。開發者可註冊自定義工具、整合語言模型、管理長期代理記憶，並協調多個代理以合作完成複雜任務。SonAgent的模組化設計促進對話機器人、工作流程自動化和分散式代理系統的開發。

CopilotKit是一個開源的Python框架，設計給開發者建立客製化的AI代理。其模組化架構允許註冊和配置工具——如檔案系統存取、網路搜尋、Python REPL和SQL連接器——並將它們與支援的LLM結合。內建的記憶模組可用於持久化對話狀態，LangGraph則用來定義複雜任務的結構化推理流程。代理可在腳本、網頁服務或CLI應用部署，並支持雲端擴展。CopilotKit無縫與OpenAI、Azure OpenAI及Anthropic模型協作，強化自動化流程、聊天機器人及資料分析機器人。

MACL 是一個模組化的 Python 框架，旨在簡化多個 AI 智能體的創建與協調。它允許你定義具有自訂技能的獨立智能體，設置通信通道，並在智能體網絡中排程任務。智能體可以交換訊息、協商責任，並根據共享資料動態調整。內建支援常用 LLMs，以及擴展性的插件系統，使 MACL 能在客戶服務自動化、數據分析流程和模擬環境等領域中實現可擴展且易於維護的 AI 工作流程。

Overeasy 是一個基於 Python 的開源框架，用於在各種領域協調由 LLM 驅動的 AI 代理。它提供模組化架構，用以定義代理、配置記憶存儲及整合外部工具，如 API、知識庫與資料庫。開發者可以連接至 OpenAI、Azure 或自行托管的 LLM 端點，設計涉及單一或多個代理的動態工作流程。Overeasy 的協調引擎負責任務委派、決策及後備策略，從而打造強健的數位工作者，用於科研、客戶支持、資料分析、排程等。完善的文件與範例專案促進在 Linux、macOS 與 Windows 上的快速部署。

Agent-Squad是一個模組化的Python框架，能讓團隊設計、部署與運行多代理系統來執行複雜任務。其核心允許配置多樣的代理設定，如數據擷取器、摘要器、程式碼撰寫器與驗證器，這些代理透過定義的頻道溝通，共享記憶體語境。藉由將高層目標分解為子任務，框架協調平行處理，並利用LLM與外部API、資料庫或自訂工具連結。開發者可用JSON或程式碼定義工作流程，監控代理互動，並用內建日誌與評估工具動態調整策略。

Besser Agentic Framework提供模組化工具包，用於定義、協調和擴展AI代理。它允許配置代理行為、整合外部工具與API、管理代理記憶和狀態，以及監控執行狀況。基於Python，支援可擴展的插件介面、多代理協作，以及內建的日誌記錄。開發者可以快速原型化並部署用於資料擷取、自動化研究和對話式助手等任務的代理，全部在統一框架中完成。

Chainlit 是一個開源的異步 Python 框架，旨在幫助開發者快速構建和部署可擴展的對話式 AI 和智能應用。它支持與流行的 Python 庫和框架的集成，以提供無縫的開發體驗。使用 Chainlit，使用者可以創建可處理複雜互動並保留對話上下文的生產級聊天應用。