Autogpt 是一個專為開發者設計的Rust框架，用於構建自主AI代理。它提供類型化界面與OpenAI API，內建記憶體處理、情境串聯，以及擴展性插件支援。代理可以配置進行連鎖提示，維持對話狀態，並以程式化方式執行動態任務。適用於嵌入CLI工具、後端服務或研究原型，Autogpt 簡化了複雜AI工作流程的協調，同時利用Rust的性能與安全保證。

CityLearn 提供一個模組化的模擬平台，用於使用強化學習進行能源管理研究。用戶可以定義多區域的建築群、配置 HVAC 系統、儲能單元和可再生能源，然後對 RL 代理進行訓練，應對需求響應事件。這個環境會顯示狀態觀測，例如溫度、負載輪廓和能源價格，而操作則控制設定點和儲存調度。一個彈性的獎勵 API 支援自訂指標，例如節省成本或減少排放，且日誌工具支援性能分析。CityLearn 非常適合用於基準測試、課程學習以及在可重現的研究框架內開發新型控制策略。

LLM to MCP整合引擎是一個開源框架，用於將大型語言模型（LLMs）整合到各種訊息通信平台（MCPs）中。它提供OpenAI和Anthropic等LLM API的適配器，以及Slack、Discord和Telegram等聊天平台的連接器。該引擎管理會話狀態、豐富上下文並雙向路由訊息。其插件化架構使開發者能擴展支持新供應商並自定義業務邏輯，加速AI代理在生產環境中的部署。

Multi-Agent Surveillance提供一個靈活的模擬框架，允許多個AI代理在離散網格世界中扮演捕食者或逃脫者角色。用戶可以配置環境參數，如網格尺寸、代理數量、檢測半徑和獎勵結構。該庫包含用於代理行為的Python類別、場景生成腳本、內建的matplotlib可視化工具，並與流行的強化學習庫無縫整合。使得基準多代理協調、開發定制監控策略和進行可重複性實驗變得容易。