Claude-Code-OpenAI將Anthropic的Claude API轉換為Python應用程式中的即插即用替代OpenAI模型。在安裝pip並配置你的OPENAI_API_KEY和CLAUDE_API_KEY環境變量後，你可以使用熟悉的方法，如openai.ChatCompletion.create()、openai.Completion.create()或openai.Embedding.create()，並使用Claude模型名稱（例如claude-2、claude-1.3）。該庫攔截調用，將其路由到相應的Claude端點，並標準化響應以匹配OpenAI的數據結構。它支持實時流式、豐富的參數映射、錯誤處理和提示模板。這允許團隊在不重構代碼的情況下，實驗Claude與GPT模型，並用於聊天機器人、內容生成、語義搜索和混合LLM工作流程的快速原型設計。

Geers AI Lang Graph提供一個基於圖的抽象層，用於建構協調多個LLM呼叫和管理結構化知識的AI代理。透過定義代表提示、數據和記憶的節點與邊，開發者可以建立動態工作流程、追蹤交互中的上下文，以及視覺化執行流程。此框架支持多種插件整合不同的LLM提供者、客製提示範本，並能輸出圖形。它簡化迭代式代理設計、提升上下文保存能力，並加速對話助理、決策支援機器人及研究流程的原型開發。

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。

LangGraphJS API 提供一個程式界面，設計 AI 代理流程，使用有向圖。圖中的每個節點代表 LLM 呼叫、決策邏輯或資料轉換。開發者可以串連節點、處理分支邏輯，並無縫管理非同步執行。具有 TypeScript 定義和內建整合流行 LLM 供應商，簡化對話代理、資料擷取流程及複雜多步驟流程的開發，無需樣板代碼。

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。

Nexus Agents是一個模組化框架，用於構建以大型語言模型為核心的AI驅動多代理系統。開發者可以定義自訂代理，整合外部工具，並通過宣告式YAML或Python設定來協調工作流程。它支持動態任務路由、記憶體管理和代理間通信，確保擴展性強且可靠的自動化。內建日誌記錄、錯誤處理和CLI支持，簡化了涵蓋資料檢索、分析、內容生成和客戶互動的複雜流程的構建。其架構允許輕鬆擴展自訂工具或LLM供應商，使團隊能以一貫且易於維護的方式自動化商業流程、研究任務與運營工作流程。

Algomax 是一個創新的平台，專注於優化 LLM 和 RAG 模型的輸出評估。它簡化了複雜的提示開發，並提供了對質性指標的洞察。該平台旨在提高生產力，通過提供無縫和高效的工作流程來評估和改善模型輸出。這種整體方法確保用戶能夠快速有效地迭代其模型和提示，從而在更短的時間內產出更高品質的結果。