AutoBrowse是一個開發者函式庫，支援由LLM驅動的網路自動化。透過運用大型語言模型，它規劃並執行瀏覽器行為——搜尋、導航、互動與從網頁擷取資訊。採用規劃-執行範式，它將高階任務拆解為逐步執行的動作，並處理JavaScript渲染、表單輸入、連結遍歷與內容分析。它產出結構化資料或摘要，非常適合用於研究、資料收集、自動化測試和競爭情報工作流程。

FreeAct採用模組化架構，簡化AI代理的建立。開發者定義高層目標，配置規劃模組以產生逐步計畫。推理模組評估計畫的可行性，執行引擎協調API呼叫、資料庫查詢及外部工具互動。記憶管理追蹤會話內容與歷史資料，協助代理做出明智決策。環境登記方便整合自訂工具與服務，實現動態調適。FreeAct支援多種LLM後端，可部署在本地伺服器或雲端環境。其開源且可擴充的設計，促進智慧代理的快速原型開發，用於研究與產業應用。

Semi Agent提供模組化的架構，用於建構能規劃、執行動作並追蹤記憶的AI代理。它整合了流行的語言模型，支援自定義功能的工具定義，並維持對話型或任務導向的記憶。開發者可以定義逐步規劃，將外部API或腳本作為工具，並利用內建的記錄功能來除錯與優化代理的行為。其開源設計與Python基礎使得客製化、擴展及整合於現有流程中變得容易。