QueryCraft是一個基於Python的提示工程工具包，旨在簡化AI代理的開發流程。它允許用戶通過模組化流程定義結構化的提示，無縫連接多個LLM API，並根據自定義指標進行自動評估。內建的標記使用量和成本日誌功能幫助開發者衡量性能、比較提示變體，並識別低效率之處。QueryCraft還包括除錯工具，用於檢查模型輸出、可視化工作流程步驟，並進行不同模型的基準測試。其CLI和SDK界面支持集成到CI/CD流程中，加快迭代和協作。提供一個完整的提示設計、測試和優化環境，幫助團隊交付更準確、更高效且成本效益更佳的AI代理解決方案。

Self Collab AI提供一個模組化框架，開發者可以在其中定義自治代理、通信通道和任務目標。代理使用預設提示和範例來協商責任、交換資料並對解決方案反覆迭代。基於Python且具有易於擴展的界面，支援與大型語言模型、客製插件和外部API整合。團隊可以快速原型設計復雜工作流程，如研究助理、內容生成或資料分析管線，透過配置代理角色與合作規則，而無需深入撰寫調度程式碼。

AI Agents with LangGraph利用圖形表示來定義自主AI代理之間的關係與通信。每個節點代表一個代理或工具，支持任務拆解、提示（prompt）自定義和動態操作路由。該框架與流行的LLMs無縫集成，並支持自定義工具功能、記憶存儲和日誌記錄以供調試。開發者可以用幾行Python代碼快速原型複雜的工作流程、自動化多步驟流程，並嘗試協作代理互動。

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。