gym-llm 擴展了 OpenAI Gym 生態系統，定義文本環境，讓 LLM 代理透過提示與動作互動。每個環境遵循 Gym 的步驟、重置與渲染慣例，輸出文本觀察並接受模型產生的回應作為動作。開發者可指定提示範例、獎勵計算與終止條件，打造複雜的決策與對話基準。整合流行的 RL 函式庫、日誌工具與可配置的評估指標，促進端到端的實驗。不論是評估 LLM 解謎、管理對話或導航結構化任務，gym-llm 提供標準化、可複現的研究與進階語言代理開發框架。

SimplerLLM為開發者提供最簡化的API，用於組合LLM鏈、定義代理操作以及編排工具調用。內建存儲記憶、提示模板和輸出解析的抽象層，使用戶能快速建立可保持上下文的對話代理。該框架可無縫整合OpenAI、Azure和HuggingFace模型，並支持可插拔的搜尋、計算器與自定義API工具包。其輕量核心減少依賴，促進敏捷開發，並輕鬆在雲端或邊緣部署。不論是建立聊天機器人、QA助手或任務自動化器，SimplerLLM都能簡化端到端的LLM代理流程。

LLM-Culture 提供結構化方法，將組織文化融入大型語言模型的互動中。首先在簡單的設定檔中定義品牌的價值觀與風格規則，接著提供一系列模板來強制執行這些指導方針。產出後，內建評估工具會衡量是否符合您的文化標準，並標示出任何不一致之處。最後，將此框架與您的 LLM 管道整合，無論透過 API 或本地部署，都能維持一致的語調、倫理與品牌個性。

Anna Mobile LLM代理是一個對話式AI架構，專為在Anna Money行動應用中無縫整合設計。它能理解用戶的自然語言輸入，透過安全API即時獲取帳戶與交易資料，並執行支出分類、交易摘要、預算建議等任務。開發者可以自訂工具、觸發器與背景記憶，以調整代理完成特定的財務流程。支援OpenAI、Azure OpenAI與本地變壓器模型，以及React Native前端，確保在iOS與Android設備上提供快速、安全且個人化的金融協助。

CompliantLLM為企業提供端到端的大型語言模型部署合規解決方案。透過整合CompliantLLM的SDK或API閘道，所有LLM互動都會被攔截並根據用戶定義的政策進行評估，包括資料隱私規則、行業特定規範和企業治理標準。敏感資訊會自動遮蔽或掩碼，確保受保護的資料不會離開組織。平台會產生不可篡改的審計日誌和視覺化儀表板，使合規負責人和安全團隊能監控使用模式、調查潛在違規，並產生詳細合規報告。藉由可自定義的政策範本和基於角色的存取控制，CompliantLLM簡化政策管理、加快準備審計，並降低AI工作流程中的違規風險。

Web LLM Assistant是一個輕量級的開源框架，可將您的瀏覽器轉變為人工智慧推理平台。它利用WebGPU和WebAssembly後端，在客戶端裝置上直接運行LLM，確保隱私與離線能力。使用者可以導入並切換LLaMA、Vicuna、Alpaca等模型，與助手聊天，並觀看串流回應。模組化的React界面支援主題、對話歷史、系統提示及插件式擴展，以實現自定義行為。開發者可自訂界面、整合外部API，並微調提示詞。部署只需託管靜態檔案，無需後端伺服器。Web LLM Assistant致力於讓任何現代瀏覽器皆能實現高性能的本地推理，推廣AI普及。

llm-reader 提供命令列介面，處理多種文件——PDF、簡報、Markdown和HTML，來自本地檔案或網址。在提供文件後，它會提取文字、將內容切分為語義區塊，並建立基於embedding的向量庫。利用已設定的LLM（如OpenAI或其他）、用戶可以提出自然語言查詢，獲得簡潔回答、詳細摘要或後續澄清。支援匯出聊天記錄、摘要報告，且離線進行文字提取。內建快取和多進程功能，加速從庞大文件中擷取資訊，使開發者、研究人員和分析師能快速找到洞察，而無需手動翻閱。

llm-tournament提供一個模塊化、可擴展的方法，用於大型語言模型的基準測試。用戶定義參賽者（LLMs），配置錦標賽分支，指定提示和評分邏輯，並運行自動回合。結果匯總到排行榜和可視化圖表，幫助基於數據做出與LLM相關的選擇和微調決策。該框架支持自訂任務定義、評估指標，以及在雲端或本地環境中進行批次執行。

dbt-llm-agent利用大型語言模型改變資料團隊與dbt專案的互動方式。使用者可以用簡單英文探索和查詢資料模型，根據高層提示自動生成SQL，並即時取得模型文件。此代理支持多個LLM供應商——OpenAI、Cohere、Vertex AI，並可與dbt的Python環境無縫集成。它還提供AI驅動的程式碼審查，建議SQL轉換的優化方法，並能生成模型測試以驗證資料品質。透過在dbt工作流程中嵌入LLM作為虛擬助手，這個工具減少了手動編碼工作，提高了文件易查性，加速了堅實資料管線的開發與維護。

LLM-Agent是個輕量級且可擴充的框架，用於建構由大型語言模型驅動的AI代理。它提供對於會話記憶、動態提示範本及無縫整合自訂工具或API的抽象層。開發者能編排多步推理流程、跨多次互動保持狀態，並自動化複雜任務，例如資料擷取、報告生成與決策支援。結合記憶管理、工具利用與規劃，讓在Python中開發智能、任務導向的代理更加高效。

LLM Functions提供一個簡單的框架，將大語言模型的回應與實際的程式執行連接。用戶通過JSON schema定義函數，將其註冊到庫中，並在合適時由LLM返回結構化的函數調用。庫會解析這些回應，驗證參數，並調用正確的處理程序。支持同步和異步回調、自定義錯誤處理及插件擴展，非常適合需要動態數據查詢、外部API調用或在AI驅動的對話中執行複雜商務邏輯的應用。

LLM Coordination 是一個以開發者為中心的框架，協調多個大型語言模型之間的互動以解決複雜任務。它提供一個規劃組件，將高層次目標分解為子任務，一個從外部知識庫獲取上下文的檢索模塊，以及一個將任務分派給專業 LLM 代理的執行引擎。結果通過反饋循環進行匯總，以改進結果。通過抽象化通信、狀態管理和管道配置，它能快速原型化多代理 AI 工作流程，應用於自動客戶支持、數據分析、報告生成及多步推理等場景。用戶可以自定義規劃器，定義代理角色，並無縫集成自己的模型。

DocumentLLM利用先進的AI技術來簡化企業的文件處理和管理。該平台自動化數據提取，支持多種文件格式，並與現有工作流程無縫整合。它確保準確性、安全性和效率，減少人工努力和運營成本。無論是合約、發票還是報告，DocumentLLM都能提高生產力，讓企業專注於戰略活動。

LLMMM提供實時監控和分析，了解人工智慧聊天機器人如何感知和討論您的品牌，並提供跨模型的見解和詳細報告。通過利用多種人工智慧的觀點，品牌能夠全面理解其數位存在和競爭地位。LLMMM確保即時設置、主要平台之間的兼容性，以及實時數據同步，提供品牌指標和潛在的人工智慧不對齊問題的即時可見性。

LLM Prompt Saver 是一個直觀的 Chrome 擴展程序，可增強您與 ChatGPT、Claude、CoPilot 和 Gemini 等各種語言學習模型（LLM）的互動。此擴展允許您為每個 LLM 保存、管理和重用多達五個提示，讓您更輕鬆地保持 AI 互動中的一致性和生產力。擁有清晰的界面和舒適編輯的大文本區域，您可以輕鬆在不同的 LLM 之間切換，保存新提示，並管理您的保存提示，並根據需要選擇複製、加載以進行編輯或刪除。這個工具非常適合希望簡化工作流程的研究人員、作家、開發人員和經常使用 LLM 的用戶。

LiteLLM是一個全面的框架，旨在通過統一的API簡化多個大型語言模型（LLMs）的管理。通過提供類似OpenAI API的標準化交互模型，用戶可以輕鬆利用100多個不同的LLM，而不需要處理多樣的格式和協議。LiteLLM處理跨不同服務提供商的複雜性，如負載平衡、後備方案和支出跟蹤，為開發人員在應用中集成和管理各種LLM服務提供了便利。

LLM 價格檢查是一個專門工具，旨在幫助用戶輕鬆比較主要供應商之間各種大型語言模型（LLMs）API 的定價。它具有綜合的價格計算器，允許用戶探索詳細的成本、質量評分和潛在的免費試用選項。無論你是在比較 OpenAI 的 GPT-4、Google 的 Gemini 還是 AWS 的 Mistral，LLM 價格檢查都提供最新的定價信息以協助做出明智的決策。

Qingmuyili的焦點小組模擬器使用量身定制的大型語言模型（LLM）搭配定量市場分析，並與頂尖行業框架整合，以獲得深入的市場見解。這個高度先進的工具識別您最有潛力的市場區隔，提供超越傳統自動化工具的市場研究尖端方法。

LLM定價是一個專門的平台，匯總並比較來自多個AI提供商的各種大型語言模型（LLMs）的相關成本。該網站確保用戶通過提供詳細的定價結構來做出明智的決策，幫助企業和開發人員理解和預測在使用不同AI模型時的支出。

LLM Optimize 是一個尖端平台，旨在幫助企業優化其網站以適應 AI 驅動的搜索引擎。通過提供可操作的審計，該平台確定改進的領域，幫助您在生成 AI 模型如 ChatGPT 和 Google 的 AI 概覽中獲得更高的可見性。LLM Optimize 擁有用戶友好的界面，簡化了優化過程，確保您在不斷演變的數字環境中保持領先。