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。

Dino Reinforcement Learning提供一整套工具，用於訓練AI代理通過強化學習遊玩Chrome恐龍遊戲。通過與Selenium的無頭Chrome實例集成，它捕捉實時遊戲畫面並將其處理為優化深度Q網路輸入的狀態表示。該框架包括重播記憶體、epsilon-greedy探索、卷積神經網路模型以及可定制超參數的訓練循環。用戶可以通過控制台日誌監控訓練進展，並保存檢查點以供後續評估。訓練完成後，代理可以自動自主應用或與不同模型架構進行基準測試。模組化設計使得更換RL算法變得簡單，是一個彈性良好的實驗平台。

Hyperpocket是一個模組化的推理引擎，允許開發者導入預訓練的大型語言模型，將其轉換為優化格式，並以最少依賴本地運行。它支持量化技術以縮小模型尺寸，加快在CPU和ARM設備上的性能。該框架提供C++和Python接口，方便集成到現有應用和管道中。Hyperpocket自動管理記憶體分配、分詞和批處理，以提供穩定的低延遲反應。其跨平台設計意味著相同模型可在Windows、Linux、macOS和嵌入式系統上運行，無需修改。這使得Hyperpocket非常適合實現重視隱私的聊天機器人、離線資料分析和邊緣硬件上的自訂AI工具。

Multi-Agent AI Researcher提供一個模組化、可擴展的框架，使用戶能配置和部署多個AI代理來協作解決複雜的科學問題。它包括基於文獻分析提出研究方向的假設生成代理、模擬並測試假設的實驗模擬代理、處理模擬輸出的數據分析代理，以及將研究發現整合成結構化研究文件的草稿代理。通過插件支持，用戶可以加入自定義模型和數據來源。協調器管理代理間的交互，並記錄每個步驟以追蹤過程。非常適合自動化重複任務，加速研發流程，確保在多個研究領域的可重複性和擴展性。

Multi-Agent-Conversation-AutoGen設計用於自動化多個AI代理人之間互動式對話序列的建立，適用於測試、研究和教育應用。用戶提供一個設定檔來定義代理人角色、個性和對話流程。框架依序管理輪流交互，並使用OpenAI GPT API動態產生每則訊息。主要特色包括可客製化的提示範本、彈性的API整合、對話長度控制，以及輸出為JSON或純文字格式的紀錄。利用此工具，開發者能模擬複雜的團體討論，在多場景中測試對話代理的穩定性，並快速產生大量對話資料，無需手動撰寫劇本。模組化架構也支援擴展到其他大規模語言模型供應商與整合到現有的開發流程中。

ImageAgent是一個基於Python的AI代理框架，連接OpenAI API和視覺模型，以執行文本到圖像的生成、圖像編輯（修復、風格轉移）和圖像分析（標註、物體檢測）。它使用類似LangChain的代理編排，可以自主管理多個步驟，處理提示解析，並可擴展為自定義工具和管道，以實現定制化的圖像工作流程。