Eunomia採用以配置為優先的方法來協調AI代理。通過YAML，用戶定義代理角色、提示模板、工具整合、記憶存儲和分支邏輯。該框架支持同步/異步工具、檢索增强生成和思維鏈提示。可擴展的插件系統允許自定義工具、記憶後端和日誌整合。Eunomia的命令行工具支持項目骨架建立、配置驗證和本地或雲端運行代理。這使團隊能快速原型設計，迭代對話流程，並在無需大量定制開發的情況下維護代理方案。

GPTMe提供一個強大的平台來協調能保持對話上下文、整合外部工具並暴露一致API的AI代理。開發者安裝輕量級的Python套件，定義具有插拔式記憶後端的代理，註冊自訂工具（例如網路搜尋、資料庫查詢、檔案操作），並啟動本地或雲端服務。GPTMe會處理會話追蹤、多步推理、提示模板和模型切換，提供可用於客戶服務、生產力、數據分析等的生產就緒助理。

Agent Control Plane 提供一個集中式控制平台，用於設計、調度與大規模運營自主式 AI 代理。開發者可用宣告式定義設定代理行為，整合外部服務與 API 作為工具，並串聯多步工作流程。它支援 Docker 或 Kubernetes 的容器化部署，並提供網頁儀表板進行即時監控、日誌記錄與指標追蹤。此框架包含 CLI 與 REST API，以自動化代理配置、版本控制與回滾。具備擴展的插件架構與內建擴展性，Agent Control Plane 促進從本地測試到企業級生產環境的完整 AI 代理生命週期。

LiteSwarm 是一個完整的 AI 代理人協調框架，旨在促進多專精代理人之間的協作。用戶定義各個代理人的角色，如資料抓取、分析、摘要或外部 API 呼叫，並在視覺化工作流程中連結它們。LiteSwarm 處理代理人間的通訊、持久記憶存取、錯誤恢復及記錄。它支援 API 集成、客製化程式碼擴展與即時監控，使團隊能快速原型、測試並部署複雜的多代理解決方案，減少工程負擔。

Multi-Agent-LLM的設計旨在簡化由大型語言模型驅動的多個人工智能代理的協調。用戶可以定義具有獨特個人角色、記憶存儲和整合外部工具或API的獨立代理。一個中心的AgentManager管理通信循環，允許代理在共享環境中交換訊息並共同推進複雜目標。該框架支援切換LLM提供商（如OpenAI、Hugging Face）、靈活的提示範本、對話歷史和逐步工具上下文。開發者可利用內建的日誌、錯誤處理及動態代理生成工具，實現多步驟工作流程、研究任務和決策管道的可擴展自動化。

Crewai提供一個Python庫，用於設計和執行多AI代理系統。用戶可以定義具有專業角色的個別代理、配置代理間的消息通道，以及實現基於實時上下文的動態任務分配器。其模組化架構允許接入不同的LLM或自訂模型。內建的日誌與監控工具追蹤對話與決策，促使代理行為的調試和逐步優化變得無縫方便。