pyafai是開源的Python函式庫，協助開發者設計、配置與執行自主式AI代理。它提供可插拔模組，用於管理記憶以保存上下文、整合工具以呼叫外部API、環境監控器、決策規劃器，以及用於管理代理循環的協調器。其日誌與監控功能提供代理效能與行為的可視性。pyafai支援主要LLM供應商，允許建立自訂模組，並降低樣板碼數，使團隊能快速原型化虛擬助理、研究機器人與自動化工作流程，並完整掌控每個元件。

此基於RAG的智慧對話AI代理，結合支持向量存儲的檢索層與Google的Gemini LLM，通過LangChain推動富含語境的知識提取。用戶將PDF、網頁或資料庫中的文件索引到向量資料庫中。當提問時，代理會檢索最相關的段落，並輸入提示模板，生成簡潔且準確的答案。模組化元件允許自訂資料來源、向量存儲、提示工程與LLM後端。此開源框架簡化開發領域專屬問答機器人、知識探索者與研究助手，能從大量文檔中即時擷取可擴展的洞見。

Rags 提供一個模組化的管線，用於建立檢索增強的生成應用。它可與流行的向量儲存庫（如 FAISS、Pinecone）整合，並提供可配置的提示範本與記憶模組，以維持對話上下文。開發者可以透過統一 API 在 Llama-2、GPT-4 及 Claude2 等不同 LLM 提供者間切換。Rags 支援串流回應、自定義預處理和評估鉤子。其擴展設計允許無縫整合到生產服務中，實現自動文件輸入、語義搜尋及大規模產生任務，適用於聊天機器人、知識助手和文件摘要。

Self Collab AI提供一個模組化框架，開發者可以在其中定義自治代理、通信通道和任務目標。代理使用預設提示和範例來協商責任、交換資料並對解決方案反覆迭代。基於Python且具有易於擴展的界面，支援與大型語言模型、客製插件和外部API整合。團隊可以快速原型設計復雜工作流程，如研究助理、內容生成或資料分析管線，透過配置代理角色與合作規則，而無需深入撰寫調度程式碼。

sma-begin建立一個精簡的代碼基底，用於創建AI 驅動的代理，通過抽象處理輸入、決策邏輯和輸出生成等通用元件。它的核心為一個代理迴圈，查詢LLM，解譯回應，並可選擇性執行整合的工具，如HTTP客戶端、檔案處理器或自訂腳本。記憶模組讓代理可以回想先前的互動或上下文，而提示串聯則支援多步驟工作流程。錯誤處理則會捕捉API失敗或不正確的工具輸出。開發者只需定義提示、工具和預期行為。藉由最少的樣板碼，sma-begin加速聊天機器人、自動化腳本或領域專用助理在任何支援Python的平台上的原型開發。

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。

SyntropAI是一個以開發者為核心的Python函式庫，旨在簡化自主AI代理的建構。它提供模組化架構，核心組件包括記憶體管理、工具與API整合、LLM後端抽象，以及協調多步工作流程的規劃引擎。用戶可以定義自訂工具、配置持久或短期記憶，並從支援的LLM提供者中選擇。SyntropAI亦包含日誌記錄與監控鉤子，以追蹤代理決策。其即插即用模組讓團隊能快速迭代代理行為，非常適合用於聊天機器人、知識助手、任務自動化機器人與研究原型。

uAgents 是一個模組化的 JavaScript 框架，讓開發者能建構具備自主性、去中心化的AI代理，這些代理可以發現其他點對點、交換訊息、協作任務，並進行學習適應。代理透過 libp2p 群播協議通信，使用鏈上登記檔註冊能力，並利用智能合約協商服務層協議。核心庫管理代理的生命周期事件、訊息路由以及如強化學習和市場導向任務分配等可擴展的行為。藉由客製化插件，uAgents可整合 Fetch.ai 的帳本、外部API和預言機網絡，使代理能執行現實世界動作、數據採集與決策，並在無中心管理的分散環境中運作。

Thufir 是一個基於 Python 的開源框架，旨在簡化創建具有複雜任務規劃與執行能力的自主 AI 代理。Thufir 核心提供一個規劃引擎，將高層次目標拆解為可行的步驟，並配備一個用於存儲與檢索會話上下文資訊的記憶模組，以及一個插拔式工具介面，讓代理可以與外部 API、資料庫或程式碼執行環境互動。開發者可利用 Thufir 的模組化組件，客製化代理行為、定義專屬工具、管理代理狀態並協調多代理工作流程。藉由抽象底層基礎設施，Thufir 加速智慧代理的開發與部署，用於虛擬助理、流程自動化、科研和數位工作者等應用。

TypeAI Core提供一個完整框架，用於創建利用大型語言模型的AI驅動代理。它包括提示模板工具、基於向量存儲的會話記憶、與外部工具（API、資料庫、代碼運行器）的無縫整合，以及對嵌套或協作代理的支持。開發者可以定義自訂函數，管理會話狀態，並通過直觀的TypeScript API來協調工作流程。透過抽象複雜的LLM交互，TypeAI Core加速了具有最小樣板的上下文感知、多輪對話AI的開發。

UI Code Agent 會聆聽描述所需用戶界面的自然語言提示，並生成相應的 React、Vue 或純 HTML/CSS 前端代碼。它整合 OpenAI API 和 LangChain 進行提示處理，提供即時預覽產生的組件，並允許自訂樣式。開發者可以匯出代碼檔或直接複製片段至專案中。此代理可作為網頁界面或命令列工具運行，便於與現有工作流程整合。其模組化架構支持插件擴充其他框架，並可擴展以加入公司專屬的設計系統。

X AI Agent提供模組化架構，用於構建智能代理。它支持與外部工具和API的無縫集成、可配置的記憶模塊，以及多LLM協調。開發者可以在程式碼中定義自訂技能、工具連接器和工作流程，然後部署能自動獲取資料、生成內容、自動化流程和處理複雜對話的代理。

Agent-Go提供模組化框架，用於在Go語言中建立自主AI代理。整合LLM供應商（如OpenAI）、用於長期保持上下文的向量記憶庫，以及用於將用戶請求拆解成可執行步驟的彈性規劃引擎。開發者可定義並註冊自訂工具（API、資料庫或shell指令），代理即可調用。對話管理器追蹤對話歷史，且可配置的規劃器協調工具調用與LLM互動。此設計讓團隊能快速在生產環境中原型設計AI助理、自動化流程與任務導向機器人。

Agent Forge 透過提供 CLI 骨架命令簡化整個 AI 代理開發周期，這些命令用於生成樣板程式碼、對話範本與配置設定。開發者可以定義代理角色、附加 LLM 提供者，以及利用 YAML 或 JSON 描述文件整合外部工具（例如向量資料庫、REST API 和自定義插件）。此框架支持本地執行、互動測試，以及將代理打包成 Docker 映像或無伺服器函數，方便部署。內建日誌記錄、環境配置檔與 VCS 鉤子簡化除錯、協作與 CI/CD 流程。這個靈活的架構支持建立聊天機器人、自動研究助手、客戶支援機器人，以及端到端自動化數據流程，僅需最小設定。

AgenticAppBuilder通過提供一個命令命令行界面來加速AI代理的開發，能快速建立生產級的應用程式。它設定語言模型配置、記憶體後端、工具整合以及使用者介面，使開發人員能專注於自訂代理邏輯。模組化架構支援可擴展的工具鏈、無縫API金鑰管理及部署腳本，適用於本地或雲端環境，減少樣板碼並加快原型開發。

Fetch.ai的自主經濟代理（AEA）是一個多用途框架，讓開發者能設計、實現並協調自主軟件代理，這些代理能相互作用、與外部環境及數字帳本互動。利用插件架構，AEA提供預建模塊，用於通信協議、加密帳本API、去中心化身份和可自定義的決策能力。代理能在去中心化市場合內自我探索及交易，執行目標驅動行為，並通過實時數據流進行調整。該框架支持模擬工具，用於測試和排除多代理情境的錯誤，以及部署到實時區塊鏈或點對點網絡。結合內建的互操作性和代理之間的訊息傳遞，AEA能簡化能源交易、供應鏈優化和智慧物聯網協調等複雜的自主經濟應用開發。

12-Factor Agents 框架將經過驗證的 12 主要應用原則，應用於 AI 代理開發的獨特需求。它規範單一版本控制的程式碼庫、明確的依賴聲明、環境獨立的配置以及與外部服務的無縫整合。定義清楚的建置和發布階段，支援無狀態流程、基於端口的綁定、併發處理、優雅關閉及開發與生產之間的一致性。也強調集中式日誌記錄和自動化管理任務。遵循這些結構化指南，開發團隊能創造模組化、可擴展且韌性的 AI 代理，簡化部署流程，提升可觀測性，並降低營運複雜度。

FastAPI LangGraph代理範本提供一個全面的基礎，用於在FastAPI應用中開發由LLM驅動的代理。它包含預定義的LangGraph節點，用於常見任務，如文字完成、嵌入和向量相似度搜尋，同時允許開發者創建自訂節點和流程。此範本管理會話歷史，藉由記憶模組持續保存上下文，並支援基於環境的設定，以適應不同部署階段。內建Docker檔案和CI/CD友好的結構，可確保無縫的容器化與部署。日誌記錄和錯誤處理中介層提升可觀測性，而模組化的程式碼庫也方便功能擴展。結合FastAPI的高效網路框架與LangGraph的調度能力，簡化代理的開發週期，從原型到正式運行。

A2A（Agent-to-Agent Architecture）是由谷歌開源的框架，可開發和操作協同工作的分散式 AI 智能體。它提供模組化元件，以定義智能體角色、通訊通道和共用記憶體。開發者可以整合多種 LLM 提供者，客製化智能體行為，並編排多步驟的工作流程。A2A 包含內建的監控、錯誤管理和回放功能，以追蹤智能體互動。透過標準化的協定進行智能體發現、訊息傳遞和任務分配，A2A 簡化複雜的協調模式，在不同環境中擴展智能體應用時提升可靠性。

A2A4J 是一個輕量級的 Java 框架，專為構建自主式 AI 機器人而設計。它提供機器人、工具、記憶與規劃者的抽象，支援任務的異步執行以及與 OpenAI 及其他 LLM API 的無縫整合。其模組化設計允許用戶定義自訂工具與記憶儲存，協調多步驟工作流程以及管理決策循環。內建錯誤處理、記錄與擴展性，加速智慧 Java 應用與微服務的開發。