Plan Agent 與 Meta-Agent提供分層AI代理架構：規劃代理產生結構化策略以實現高層次目標，Meta代理監控執行，實時調整計劃，並將子任務委派給專業子代理。具備即插即用工具連接器（如Web API、資料庫）、持久記憶以保留背景資訊，以及可配置的日誌記錄用於性能分析。使用者可擴展框架加入自訂模組以適應多樣化自動化場景，從資料處理到內容生成及決策支援。

Agent Workflow Memory 是一個設計用來增強AI代理在複雜工作流程中擁有持久記憶的Python庫。它利用向量存儲來編碼和檢索相關上下文，使代理能記憶過去的互動、維持狀態並做出明智的決策。這個庫與LangChain的WorkflowAgent等框架無縫集成，提供可定制的記憶回調、資料驅逐政策和對各種存儲後端的支持。透過在向量資料庫中存放對話記錄和任務元資料，它能進行語義相似性搜尋，以呈現最相關的記憶。開發者可調整檢索範圍、壓縮歷史資料以及實現自定義的持久化策略。非常適合長時間會話、多代理協調和高上下文的對話，Agent Workflow Memory 確保AI代理在持續性運作下，進行更自然、更具上下文感的互動，同時降低冗餘和提升效率。

Insurance-Agentic-AI採用結合OpenAI GPT模型與LangChain鏈式處理和工具整合的代理架構，自動執行複雜的保險任務。通過註冊自定義工具進行文檔導入、保單解析、報價計算和理賠摘要，該代理可以分析客戶需求，提取相關保單資訊，計算保費預估，並提供清晰回應。多步計劃確保任務邏輯執行，而記憶組件則在多個會話中保持上下文。開發者可以擴展工具集，整合第三方API或適應新的保險垂直領域。CLI驅動的執行使部署流程無縫，保險專業人士可將例行操作委托出去，專注於策略決策。它支援日誌記錄與多代理協作，實現可擴展的工作流程管理。

Multi-Agent Coordination提供輕量級API，用於定義AI代理、將其註冊到中央協調器並派發任務進行合作解決問題。它負責訊息路由、併發控制和結果整合。開發者可以插入自定義代理行為、擴展通訊通道，並通過內建日誌和Hooks監控交互。該框架簡化了分散式AI工作流程的開發，每個代理專精於子任務，協調器確保合作順暢。