Knowledge-Discovery-Agents提供一組模組化的預建及可定制化的AI代理，專為從PDF、CSV、網站和其他來源抽取結構化資訊而設。它集成LangChain來管理工具使用，支援網頁抓取、嵌入產生、語義搜尋與知識圖譜建立等任務串聯。用戶可以自定義代理工作流程，加入新的資料載入器，並部署QA聊天機器人或分析管道。在最少樣板碼的情況下，加速研究和企業環境中的原型設計、資料探索與自動報告生成。

Meta-Agent-with-More-Agents 是一個擴展性開源框架，實現了元代理架構，使多個專門的子代理可以合作完成複雜任務。它利用LangChain進行代理調度，並使用OpenAI API進行自然語言處理。開發者可以定義自訂的代理，用於數據擷取、情感分析、決策或內容生成。元代理負責任務分解、將目標派發給相應的代理、收集它們的輸出，並通過反饋循環不斷完善結果。其模組化設計支持平行處理、日誌記錄和錯誤處理。非常適合自動化多步工作流程、研究管道和動態決策支持系統，並簡化建立穩健的分散式AI系統，抽象化代理間通信與生命週期管理。

SecGPT 將 LLM 呼叫包裹在層狀安全控制與自動化測試中。開發者在 YAML 中定義安全檔案，將此庫整合到 Python 管道中，並利用模組進行提示注入偵測、防止資料外洩、對抗威脅模擬及合規監控。SecGPT 產生詳細的違規報告、支援 Webhook 警示，並與 LangChain 和 LlamaIndex 等流行工具無縫整合，以確保 AI 部署的安全與合規。

通過Web3.js實現的Solana AI Agent Multimodal。代理會使用配置的錢包私鑰自動簽署交易，提交至Solana RPC端點，並監控確認狀態。其模塊化架構支持輕鬆擴展自定義提示模板、鏈和指令構建器，以支持自動NFT鑄造、代幣交換、錢包管理機器人等用例。

Virtual Scientists V2 作為一個模組化的 AI 代理框架，專為科學研究設計。它定義了多個虛擬科學家—化學家、物理學家、生物學家與資料科學家—每位皆具備領域知識與工具整合能力。這些代理利用 LangChain 統籌調用 Semantic Scholar、ArXiv 和網路搜尋等來源的 API，以自動化文獻蒐集、情境分析及資料抽取。使用者設定研究目標，代理會自主蒐集論文、摘要方法和結果、提出實驗方案、生成假設，並產出結構化報告。框架支援外掛擴充，能整合自訂工具與流程。自動化重複性研究任務，加快洞察產生，並降低跨領域專案的手動負擔。

Remote Jobs Research Agent 是一個用Python開發，結合LangChain與OpenAI的AI代理，能程式化搜尋符合使用者定義條件的遠端職缺（例：We Work Remotely、Remote OK、GitHub Jobs）。它抓取詳細貼文資料，運用自然語言處理抽取關鍵資訊如技能、薪資範圍和公司概況，並以清晰、結構化的格式進行摘要。此代理可批次處理數百則貼文，過濾不相關的機會，並將結果匯出為CSV或JSON。研究人員與招聘者能獲得更快速、一致的遠端職缺市場趨勢洞察，無需人工操作。

Agent Visualiser 是一個以開發者為中心的可視化工具，將 AI 代理的內部操作映射為直觀的圖形流程。它連接到代理的運行時，捕捉每個提示、LLM 調用、決策節點、行動執行和記憶查詢。用戶可以在交互式圖表中查看這些步驟，展開節點以檢查參數和回應，並追蹤導致每個結果的邏輯路徑。該工具原生支援 LangChain 代理，但也可透過簡單的適配器調整以支持其他框架。藉由提供實時洞察和詳細步驟分解，Agent Visualiser 加速除錯、性能調整與團隊知識分享。

Agentic Shared Memory為基於AI的多代理環境提供一個強大的上下文數據管理解決方案。使用向量嵌入和高效資料結構，存儲代理的觀察、決策與狀態轉移，實現無縫的上下文檢索與更新。代理可查詢共享記憶，以存取過去的互動或全球知識，促進行為的一致性與合作解決問題。此函式庫支援與LangChain等流行AI框架或自訂代理協調者的即插即用整合，提供可定制的保留策略、上下文窗口及搜索功能。透過抽象記憶管理，開發者專注於代理邏輯，同時確保在分散或集中的部署中記憶體的可擴展性與一致性，提升系統整體性能，減少重複計算，並增強代理智力。