AWS Sample Model Context Protocol Demos是一個開源儲存庫，展示了用於大語言模型（LLM）上下文管理與工具調用的標準化範式。包含兩個完整範例—一個使用JavaScript/TypeScript，另一個是Python—實作模型上下文協議，使開發者可以建立呼叫AWS Lambda函數、維持對話記錄及串流回應的AI代理。範例程式碼涵蓋訊息格式化、函數參數序列化、錯誤處理與可客製化的工具整合，加速生成式AI應用的原型開發。

Advanced Agents Cookbooks是一個由社群管理的GitHub專案，提供基於LangChain的AI代理食譜庫。內容涵蓋存取記憶模組以保持上下文、整合自定義工具及外部API、使用函數呼叫獲得結構化回應、進行思考鏈計劃，以及多步工作流程的協同處理。開發人員可以使用這些範例來了解最佳實踐、調整行為，加速智慧代理的開發，實現排程、資料檢索與客戶支援等自動化。

Justinvarghese511的代理課程是一個結構化學習計畫，裝備開發者設計、實作與部署AI代理的技能。透過逐步教程，學員可學會設計代理決策流程、整合外部API、管理背景資訊與記憶。課程包含實作範例、Jupyter筆記本與練習，建立能自動提取資料、回應對話、執行多步任務的代理。學完後，學員將擁有一系列可用的AI代理專案與產線部署的最佳實務。

AI Agent Example是一個實作範例存儲庫，適合想建立智慧代理且由大型語言模型（LLM）支援的開發者與研究人員。專案包含範例碼，涵蓋代理規劃、記憶存儲與工具調用，展示如何整合外部API或自訂功能。它配備一個簡單的對話介面，能解析使用者意圖、制定行動計畫，並呼叫預定義工具來執行任務。開發者可依照範例，擴展數據排程、網頁爬取或自動資料處理等新功能。此範例採用模組化架構，加速人工智慧驅動工作流程與個性化數位助理的實驗，並提供代理協調與狀態管理的實務流程洞察。