由 CartographAI 的 Sherpa 是一個基於 Python 的代理框架，旨在簡化智能助手和自動化流程的創建。它使開發者能定義能解讀用戶輸入、選擇合適的 LLM API 或外部端點，並協調複雜任務，例如文件摘要、資料檢索與對話問答。透過插件架構，Sherpa 支援輕鬆整合自定義工具、記憶存儲和路由策略，以優化回應相關性與成本。用戶可以配置多步流程，每個模組執行不同功能（例如語意搜索、文本分析或代碼生成），同時 Sherpa 管理上下文傳遞與備援邏輯。此模組化設計加快原型開發、提升可維護性，並使團隊能構建可擴展的 AI 驅動解決方案，適用於多樣應用。

Simple-Agent 是一個用 Python 編寫的開源 AI 代理框架，利用 OpenAI API 創建模組化的對話代理。它允許開發者定義代理可以調用的工具功能，維持多次互動的上下文記憶，並通過技能模組自訂代理行為。框架負責請求路由、動作規劃和工具執行，讓你專注於領域特定邏輯。內建記錄與錯誤處理，Simple-Agent 可加快AI聊天機器人、自動化助理與決策支援工具的開發。它支援簡單整合自定義API與資料來源，支持非同步工具呼叫，並提供簡易配置界面。用它來原型設計客服支持、資料分析、自動化等用途。模組化架構使擴充功能變得容易，不需更改核心邏輯。在社群貢獻與文檔支援下，Simple-Agent 非常適合初學者及經驗豐富的開發者快速部署智慧代理。

ChatStreamAiAgent為開發者提供一個輕量級的Python工具包，用於實現能夠實時傳輸生成中Token的AI對話代理。它支持多個LLM提供者、異步事件掛鉤，以及方便集成到Web或控制台應用程序中。內置的上下文管理和提示模板，讓團隊能快速原型化會話助手、客戶支持機器人或互動教學，同時提供低延遲的實時反應。

FastMCP是一個開源的Python框架，用於構建支援外部工具、資料來源和自訂提示的MCP（模型上下文協議）伺服器和客戶端。開發者在Python中定義工具類和資源處理器，註冊到FastMCP伺服器，並使用HTTP、STDIO或SSE等傳輸協議進行部署。其客戶端庫提供異步接口，方便與任何MCP伺服器互動，將AI代理無縫集成到應用中。

Kin Kernel 是一個輕量級的開源核心框架，用於構建由AI驅動的數字工作者。它提供統一系統來協調大型語言模型、管理上下文記憶，以及整合自定義工具或API。採用事件驅動架構，Kin Kernel 支持異步任務執行、會話跟蹤和擴展插件。開發者定義代理行為、註冊外部功能，並配置多LLM路由，從資料擷取到客戶支持自動化工作流程。框架內建日誌紀錄與錯誤處理，便於監控與除錯。設計彈性高，Kin Kernel 可以嵌入Web服務、微服務或獨立Python應用，協助組織部署穩健的AI代理，大規模應用。

OmniSteward是一個建立在Python上的模組化AI代理協調平台，能連接OpenAI、本地LLM和自定義模型。它提供記憶模組用於存儲上下文，工具包用於API調用、網路搜尋、程式碼執行和資料庫查詢。用戶定義包含提示詞、工作流程和觸發器的代理範本。該框架能並行協調多個代理，管理對話記錄，並通過管道自動化任務。它還包括記錄、監控儀表板、插件架構及與第三方服務整合。OmniSteward簡化了研究、運營、行銷等領域專屬助手的創建，提供彈性、擴展性，且完全開源，適用於企業和開發者。

AgentInteraction是一個面向開發者的Python框架，旨在模擬、協調和評估使用大型語言模型的多智能體交互。它允許用戶定義不同的智能體角色，通過集中管理器控制對話流程，並通過一致API整合任何LLM供應商。具有訊息路由、上下文管理和績效分析等功能，AgentInteraction簡化了合作或競爭智能體架構的實驗，便於原型設計複雜的對話場景並測量成功率。

AI Agents是一個全面的Python框架，旨在簡化智能軟件代理的開發。它提供即插即用的工具包，用於整合外部服務，如網絡搜索、文件讀寫和定製API。內建的記憶體模組使得代理能在多次交互中維持上下文，支持進階的多步推理和持久對話。該框架支持多個LLM提供商，包括OpenAI和開源模型，讓開發者能輕鬆切換或組合模型。用戶可以定義任務，分配工具與記憶策略，核心引擎負責提示構建、工具調用與回應解析，實現無縫運作。

Agentfy提供模組化架構，將大型語言模型（LLM）、記憶後端和工具整合成一個合作的運行環境。開發者用Python類別聲明代理行為，註冊工具（REST API、資料庫、工具程式），並選擇記憶存儲（本地、Redis、SQL）。框架協調提示、行動、工具調用和上下文管理以自動化任務。內建CLI與Docker支援，讓部署可以一步完成，適用於雲端、邊緣或桌面環境。

CL4R1T4S通過提供核心抽象：Agent、Memory、Tools和Chain，幫助開發者構建AI代理。代理可以使用LLM來處理輸入、調用外部函數，並在會話中維持上下文。記憶模塊可存儲對話歷史或領域知識。工具可以封裝API調用，讓代理能夠獲取數據或執行操作。鏈定義了多步複雜任務的序列，例如文檔分析、數據擷取或反覆查詢。框架透明處理提示模板、函數調用和錯誤處理。有了CL4R1T4S，團隊可以原型化聊天機器人、自動化流程和決策支持系統，利用Clojure的函數式範式和豐富生態系統。

CUPCAKE AGI（Component Utilitarian Pipeline for Creative, Knowledgeable, and Evolvable Autonomous General Intelligence）是一個彈性的Python框架，通過結合語言模型、記憶體和外部工具，簡化建立自主代理的流程。其核心模組包含目標規劃器、模型執行器與記憶管理器，以保持多次互動中的上下文。開發者能透過插件擴充功能，整合API、資料庫或自訂工具包。CUPCAKE AGI支援同步與非同步工作流程，非常適合科研、原型設計和生產環境部署，應用範圍多元。

Dialogflow Fulfillment 函式庫提供一個有結構的方式，將您的 Dialogflow 代理連結到自訂後端邏輯，方式是透過 Webhook。它內建回應建構器，支援卡片、建議條、快速回覆和負載，以及上下文管理與參數提取。開發者可以用簡潔的映射定義意圖處理器，利用中介軟體進行預處理，並與 Actions on Google 整合，實現語音應用。部署到 Google Cloud Functions 簡單便利，確保對話服務具有擴展性、安全性並易於維護。

e2e-chainlit-chatbot是一個示例項目，展示了使用Chainlit的完整對話式AI開發週期。該存儲庫包括端到端的代碼，用於啟動本地Web服務器，托管具有交互性的聊天界面，集成大型語言模型以產生回應，並管理消息之間的對話上下文。它具有可定制的提示模板、多代理工作流程和實時流式回應。開發者可以配置API金鑰、調整模型參數，並用自定義邏輯或集成來擴展系統。由於依賴少且文檔清晰，該項目加快了AI驅動聊天機器人的實驗，並為生產級的對話助手提供堅實的基礎。還包括自定義前端組件、日誌記錄和錯誤處理的範例。設計為能與雲平台無縫集成，支援原型和正式應用場景。

Embabel Agent提供一個結構化的方法，用於在Node.js和瀏覽器環境中構建AI代理。開發者定義工具（如HTTP抓取器、資料庫連接器或自定義函數），並透過簡單的JSON或JavaScript類別設定代理的行為。該框架可維護對話歷史、將查詢導向適當的工具，並支援插件擴展。Embabel Agent非常適合用於創建具有動態能力的聊天機器人、自動交互多API的助手，以及需要即時協調AI調用的研究原型。

Ernie Bot Agent是一個旨在簡化使用Baidu ERNIE Bot創建AI驅動對話代理的開發框架。它提供API調用、提示模板、記憶管理和工具整合的抽象。該SDK支持具有上下文意識的多回合對話、任務的自定義工作流程，以及用於領域擴展的插件系統。內建日誌記錄、錯誤處理和配置選項，降低樣板碼，並促進聊天機器人、虛擬助手和自動化腳本的快速原型設計。

Kaizen 是一個先進的 AI 代理框架，旨在簡化自主 LLM 驅動代理的建立和管理。它提供模組化架構，可定義多步驟工作流程，通過 API 整合外部工具，並在記憶體緩衝區中存儲上下文，以維持有狀態的對話。Kaizen 的流水線建立器能在單一調度中鏈結提示、執行程式碼和查詢資料庫。內建日誌和監控面板提供實時代理績效與資源使用的洞察。開發者可在雲端或本地部署代理，支援自動擴展。Kaizen 抽象化 LLM 互動和運營問題，使團隊能快速原型設計、測試和擴展 AI 自動化，應用於客服、研究與 DevOps 等領域。

LLMFlow提供了一種宣告式的方式來設計、測試與部署複雜的語言模型工作流程。開發者建立代表提示或動作的節點，然後將它們串連成可根據條件或外部工具輸出進行分支的流程。內建記憶管理能追蹤步驟間的語境，而適配器則實現與OpenAI、Hugging Face等的順暢整合。功能可以透過插件擴展，支援自訂工具或資料來源。流程可以在本地、容器或作為無伺服器函數執行。應用案例包括建立對話型助理、自動化報告生成與資料擷取流程—所有流程都具透明執行與日誌記錄。

Bitte AI Agents是一個端到端的代理開發框架，旨在簡化自主AI助手的建立。它允許用戶定義代理角色，配置記憶存儲，整合外部API或自定義工具，以及協調多步工作流程。開發者可以使用平台的SDK來構建、測試和在任何環境中部署代理。此框架預設管理上下文、對話歷史和安全控制，加快迭代速度，實現智能代理在客戶服務自動化、資料洞察和內容生成等多種用例中的擴展部署。

OLI（OpenAI邏輯解釋器）是一個客戶端框架，旨在通過利用OpenAI API來簡化在Web應用中創建AI代理。開發人員可以定義自定義函數，OLI根據用戶提示智能選擇，管理會話上下文以在多次互動中保持一致的狀態，並鏈接API調用到複雜的工作流程，如預約或報告生成。此外，OLI還包括解析響應、處理錯誤和通過Webhook或REST端點集成第三方服務的工具。由於它是完全模組化和開源的，團隊可以自定義代理行為、增加新功能並在任何Web平台上部署OLI代理，無需後端依賴。OLI加快了對話界面和自動化的開發。

AgentSea AI Hub是一個強大的AI平台和框架，可簡化端到端的代理開發與管理。它提供拖放式視覺建構器，用於創建代理角色、對話流程和自定義技能，無需深入的程式設計專業。開發者可整合外部API、知識庫和資料庫，而內建的記憶管理模組則可跨會話保持上下文。平台支援包括Web、行動、聊天、語音和電子郵件的多渠道部署，確保無縫的用戶互動。詳細的性能監控、A/B測試和版本控制促進持續改進。透過基於角色的存取控制和協作工作空間，團隊可以高效協作完成複雜的代理專案。AgentSea AI Hub加快數位工作者的建立、自動化重複性任務，並通過智能自動化提升客戶參與度。