LangGraph-GUI後端是一個開源的FastAPI服務，為LangGraph圖形界面提供動力。它處理圖節點和邊的CRUD操作，管理針對各種語言模型的工作流程執行，並返回實時推理結果。後端支持身份驗證、日誌記錄與擴展功能，允許用戶通過視覺編程範式原型設計、測試和部署複雜的自然語言處理工作流程，同時完全掌控執行管道。

Cerebellum提供一個模組化平台，開發者可以使用聲明式計劃定義代理，這些計劃由一連串的步驟或工具調用組成。每個計劃都可以通過統一介面調用內建或自定義的工具，例如API連接器、檢索器或資料處理器。記憶模組允許代理在會話中存取、存儲及遺忘資訊，支援上下文感知與狀態化互動。它整合了OpenAI、Hugging Face等流行的LLM，支援自訂工具註冊，並配備事件驅動的執行引擎，支持即時流程控制。透過日誌、錯誤處理及插件鉤子，Cerebellum提升生產效率，加速自動化、虛擬助手與研究應用的代理開發。

agent-steps是一個Python步驟協調框架，旨在通過將複雜任務拆解為離散且可重用的步驟，以簡化AI代理的開發。每個步驟封裝一個特定操作，如調用語言模型、執行資料轉換或外部API調用，並可以將上下文傳遞到後續步驟。該庫支持同步和異步執行，實現可擴展的管道。內建的日誌與除錯工具提供執行透明度，其模組化架構促進維護性。用戶可以定義自訂的步驟類型，將它們鏈接成工作流程，並輕鬆整合到現有Python應用中。agent-steps適用於建立聊天機器人、自動化資料管道、決策支援系統及其他多步驟AI解決方案。

BambooAI combines a collection of modular Python libraries, utilities, and templates designed to streamline the creation and deployment of autonomous AI agents. At its core, BambooAI provides flexible memory architectures—vector databases, ephemeral caches—and configurable retrieval mechanisms for RAG workflows. Developers can easily integrate tools like web search, Wikipedia lookups, file operations, database queries, and Python code execution. The framework supports major LLM APIs (OpenAI, Anthropic) as well as local model hosting. Agents can be orchestrated via a simple CLI, a RESTful service, or embedded within applications. Logging, monitoring, and error recovery features ensure reliability in production. Community-driven extensions and plugin systems make BambooAI extensible for custom domains and workflows.