Emma-X提供一個模組化的代理協調平台，用於構建使用大型語言模型的對話式AI助手。開發者可以通過JSON配置定義代理行為，選擇OpenAI、Hugging Face或本地端點等LLM供應商，並附加搜索、資料庫或自訂API等外部工具。內建的記憶層可跨會話存取上下文，UI組件則用於聊天呈現、文件上傳及互動式提示。插件掛鉤支持即時數據獲取、分析和自定義行動按鈕。Emma-X附帶客服支援、內容創造和程式碼生成範例代理。其開放架構讓團隊能擴展代理能力、整合現有web應用，並快速迭代對話流程，無需深厚LLM專業知識。

Agent Forge 透過提供 CLI 骨架命令簡化整個 AI 代理開發周期，這些命令用於生成樣板程式碼、對話範本與配置設定。開發者可以定義代理角色、附加 LLM 提供者，以及利用 YAML 或 JSON 描述文件整合外部工具（例如向量資料庫、REST API 和自定義插件）。此框架支持本地執行、互動測試，以及將代理打包成 Docker 映像或無伺服器函數，方便部署。內建日誌記錄、環境配置檔與 VCS 鉤子簡化除錯、協作與 CI/CD 流程。這個靈活的架構支持建立聊天機器人、自動研究助手、客戶支援機器人，以及端到端自動化數據流程，僅需最小設定。

Fast-LLM-Agent-MCP 是一個輕量級的開源 Python 框架，用於構建結合記憶管理、鏈式推理和多步規劃的 AI 代理。開發者可以與 OpenAI、Azure OpenAI、本地 Llama 及其他模型整合，以保持對話上下文、產生結構化推理跡徑，並將複雜任務拆解為可執行的子任務。其模組化設計允許整合自定義工具及記憶庫，適用於虛擬助理、決策支援系統及自動化客戶支持機器人等應用。

Easy-Agent 加速 AI 代理開發，提供一個模組化框架，將 LLM 與外部工具、記憶會話追蹤和可配置的操作流程集成。開發者首先定義一組工具封裝器，暴露 API 或可執行文件，然後使用所需的推理策略（如單步、多步鏈式思考或自定義提示）實例化代理。框架管理上下文，根據模型輸出動態調用工具，並通過會話記憶追蹤對話歷史。支持異步執行平行任務，並具有健全的錯誤處理，確保代理穩定運行。通過抽象複雜的協調，Easy-Agent 賦能團隊以最小設置部署智能助手，用於自動化研究、客戶支援、資料擷取流程和排程助手等用例。

NagaAgent是一個開源的Python庫，旨在簡化AI代理的創建、協調和擴展。它提供即插即用的工具集成系統、持久的對話記憶對象和異步多代理控制器。開發者可以將自定義工具註冊為函數，管理代理狀態，並安排多個代理之間的交互。此框架包括日誌功能、錯誤處理鉤子和快速原型設計的預設配置，非常適合構建複雜工作流程——如客戶支持機器人、數據處理管道或研究助理，且無需基礎設施負擔。

ROCKET-1 是一個開源的 AI 代理編排平台，設計用於構建先進的多代理系統。它允許用戶使用模組化 API 定義代理流程，實現語言模型、插件和資料庫的無縫串接。核心特點包括跨會話維持內容的語義記憶、動態工具整合外部 API 和資料庫，以及內建的監控儀表板追蹤性能指標。開發者能用最少程式碼自訂工作流程，通過容器化部署擴展，此平台亦支援插件架構擴展功能。ROCKET-1 支援即時除錯、自動重試並具備安全控制，適用於客戶支援機器人、研究助理和企業自動化任務。