JKStack Agents Server作為AI代理部署的集中協調層，提供REST端點來定義命名空間、註冊新代理，並以自訂提示、記憶設定和工具配置啟動代理執行。支援WebSocket串流，能即時傳送由底層語言模型產生的部分輸出。開發者可透過插件管理器擴充核心功能，整合自訂工具、LLM供應商與向量資料庫。伺服器也追蹤執行歷史、狀態和日誌，提升可觀察性與除錯能力。內建支援非同步處理和水平擴展，讓JKStack Agents Server簡化大規模部署高韌性AI工作流程的流程。

AgentLLM 是一個基於網頁的AI代理框架，讓用戶可以透過圖形界面或JSON定義來建立、配置和運行自主代理。代理可以規劃多步工作流程，推理任務，透過Python工具或外部API調用程式碼，維護對話與記憶，並根據結果調整。平台支持OpenAI、Azure或自我託管模型，提供內建工具整合，如網頁搜尋、檔案處理、數學運算與自訂插件。設計用於實驗和快速原型開發，AgentLLM 簡化建構能自動化複雜商業流程、資料分析、客戶支援與個人化推薦的智慧代理。

autogen4j 是一個輕量級的 Java 函式庫，旨在抽象建立自主 AI 代理的複雜性。它提供核心模組用於規劃、記憶體存儲與行動執行，使代理能將高層次的目標拆解成連續的子任務。該框架與 LLM 提供者（如 OpenAI、Anthropic）整合，並允許註冊自訂工具（HTTP 客戶端、資料庫連接器、檔案輸入輸出）。開發者透過流暢的 DSL 或註解來定義代理，快速組裝資料豐富、自動化報告與對話機器人的流程。一個可擴展的插件系統確保靈活性，實現多樣應用的微調行為。

Dev-Agent 是一個開源的AI代理框架，能快速幫助開發者構建和部署自主代理。它將模塊化插件架構與易於配置的工具調用相結合，包括HTTP端點、資料庫查詢和自定義腳本。代理可以利用持久記憶層來參考過去的互動，並協調多步推理流程以完成複雜任務。支持內建的OpenAI GPT模型，用戶通過簡單的JSON或YAML規格定義代理行為。CLI工具管理身份驗證、會話狀態和日誌記錄。無論是建立客服機器人、資料擷取助手，還是自動化CI/CD助手，Dev-Agent都能降低開發負擔並通過社群驅動的插件實現無縫擴展，為多樣化的AI驅動應用提供彈性與擴展性。

Kaizen 是一個先進的 AI 代理框架，旨在簡化自主 LLM 驅動代理的建立和管理。它提供模組化架構，可定義多步驟工作流程，通過 API 整合外部工具，並在記憶體緩衝區中存儲上下文，以維持有狀態的對話。Kaizen 的流水線建立器能在單一調度中鏈結提示、執行程式碼和查詢資料庫。內建日誌和監控面板提供實時代理績效與資源使用的洞察。開發者可在雲端或本地部署代理，支援自動擴展。Kaizen 抽象化 LLM 互動和運營問題，使團隊能快速原型設計、測試和擴展 AI 自動化，應用於客服、研究與 DevOps 等領域。

Labs是一個開源、可嵌入的領域專用語言，用於定義和執行使用大型語言模型的AI代理。它提供聲明提示、管理上下文、條件分支和集成外部工具（如數據庫、API）的結構。使用Labs，開發者可以將代理工作流程描述為代碼，協調多步任務，如資料檢索、分析和生成。該框架將DSL腳本編譯成可執行的管道，可用於本地或生產環境。Labs支持交互式REPL、命令列工具，並與標準LLM提供商集成。其模組化架構允許輕鬆擴展自定義函數和工具，促進快速原型及可維護的代理開發。輕量運行時確保低資源開銷，無縫嵌入現有應用。

Mosaic AI Agent 框架結合複雜的檢索技術與生成式人工智慧，賦予使用者根據豐富的資料集訪問和生成內容的能力。它增強了一個人工智慧應用程式不僅能生成文本的能力，同時還能考慮來自各個來源檢索到的相關資料，提供更高的準確性和上下文。這項技術促進更為智慧的互動，並賦予開發人員構建不僅具創造性且有全面數據支持的人工智慧解決方案的能力。

MultiLang Status Agents 是一個開源的 AI 代理框架，示範如何使用多種程式語言構建和部署跨平台的狀態檢查代理。它提供 Python、C# 和 JavaScript 的範例碼，整合 Semantic Kernel 和 OpenAI GPT API，以查詢服務健康或狀態端點。此框架標準化代理流程，包括提示構建、API 驗證、結果解析與摘要。用戶可以擴充或定制代理，加入新服務整合、修改語言提示，或將狀態代理嵌入網頁應用與管理面板。通過抽象語言特定實作，加快跨多技術堆疊的一致性、AI 驅動監控工具的開發。

NeXent 是一個彈性的 AI 代理框架，允許你透過 YAML 或 Python SDK 自訂數字工作者。你可以將多個大規模語言模型（LLMs）、外部 API 和工具鏈整合到模組化管道中。內建的記憶模組支援有狀態的互動，而監控儀表板提供即時洞察。NeXent 支援本地與雲端部署、Docker 容器，並可水平擴展以滿足企業需求。其開源設計鼓勵擴充性和社群驅動的插件。

RModel是一個以開發者為中心的AI代理框架，旨在簡化次世代對話和自主應用的建立。它與任何LLM整合，支持插件工具鏈、記憶存儲和動態提示生成。具有內建規劃機制、自定義工具註冊和遙測功能，讓代理能執行資訊檢索、資料處理和多領域決策，同時維持有狀態的對話、異步執行、可自訂的響應處理程序，以及安全的上下文管理，適用於可擴展的雲端或本地部署。

AgentMesh是一個以開發者為中心的框架，讓你可以註冊個別的AI代理，並將它們連接成動態網格。每個代理可以專注於特定任務，例如LLM提示、資訊檢索或自定義邏輯，而AgentMesh則負責整個網路中的路由、負載平衡、錯誤處理和遠端監控。這樣可以建立複雜的多步驟工作流程、串聯代理，並水平擴展執行能力。配備插拔式傳輸、分狀會話和擴展鎖點，AgentMesh加快了穩健分散式AI代理系統的建立。

Multi-LLM 動態代理路由器是一個構建 AI 代理協作的開放架構框架。它具有一個動態路由器，將子請求導向最適合的語言模型，並配備一個 GraphQL 接口，用於定義組合提示、查詢結果和合併響應。這使開發者能將複雜任務拆解成微提示，路由到專業的 LLM，再以程式化方式重新組合輸出，從而提升相關性、效率和可維護性。

Stella框架讓開發者能建立可靠的AI代理，能維持語境、執行工具協助的動作，並提供動態的對話體驗。抽象化LLM整合的複雜性，Stella提供非依賴供應商的適配器，支援OpenAI、Hugging Face及自行託管模型。代理可以使用可自訂的記憶存放空間來回憶用戶資料與對話歷史，插件則能與外部API、資料庫或服務互動。內建的協調引擎管理決策循環，而精簡的DSL則用於定義動作、工具調用和回應處理。不論是客戶服務機器人、研究助手，或工作流程自動化器，Stella都提供可擴展的基礎來部署合規的AI代理。