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。

OpenChatKit 是一個創新的開源工具包，旨在使用戶能夠構建專用和通用聊天機器人。它包含了各種組件，如經過指令調整的語言模型和管理模型。此外，其可擴展的檢索系統允許通過從外部來源（如文檔庫、API 和實時數據流）獲取最新信息來增強聊天機器人的響應。這個工具包非常適合開發人員和尋求創建針對特定需求的自定義聊天解決方案的組織。