APLib旨在簡化在遊戲與模擬環境中開發AI驅動的自主代理。利用受信念-願望-意圖（BDI）啟發的架構，它提供多模組的感知、決策與行動模組。開發者可以通過直觀的API和行為樹定義代理的信念、目標和行為。APLib的代理能通過可定制的感測器解析遊戲狀態，利用內建規劃器制定計劃，並通過執行器與環境互動。這個庫支援Unity、Unreal以及純Java環境的整合，方便自動測試、AI研究與模擬。它鼓勵行為模組重用、快速原型製作及穩健的QA流程，自動化重複測試場景並模擬複雜玩家行為，無需人工干預。

OpenMAS旨在促進去中心化AI代理和多智能體協調策略的開發與評估。其具有模組化架構，允許用戶定義自訂的代理行為、動態環境模型和代理間訊息傳遞協議。框架支援基於物理的模擬、事件驅動的執行，以及AI演算法的插件整合。用戶可通過YAML或Python配置場景、視覺化代理互動，並利用內建分析工具收集性能指標。OpenMAS簡化了在群智能、合作機器人和分散式決策等研究領域的原型設計。

FlyingAgent 提供一個模組化架構，利用大型語言模型來模擬能進行推理、規劃和執行多領域動作的自主代理。代理擁有內部記憶以保留上下文，並能整合外部工具進行網頁瀏覽、資料分析或第三方API調用。框架支援多代理協調、插件擴展及可定製的決策策略。開放設計讓開發者可自訂記憶後端、工具整合和任務管理器，應用於客戶支援自動化、研究協助、內容生成流程及數位 workforce 協調。