Mina 提供一個輕量且強大的基礎，用於在 Python 中構建 AI 代理。你可以定義自訂工具（例如網頁爬蟲、計算器或資料庫連接器）、附加記憶體緩衝器以維持對話上下文，並編排多步推理的語言模型呼叫序列。基於常用 LLM API，Mina 支援非同步執行、錯誤處理和日誌記錄。其模組化設計使加入新能力變得容易，而 CLI 介面則支援快速原型和代理驅動應用的部署。

PyBrain，即Python基於強化學習、人工智能和神經網絡庫的簡稱，是一個模組化的開源庫，專為機器學習任務設計。它支持構建神經網絡、強化學習及其他AI算法。憑藉其強大且易於使用的算法，PyBrain為開發者和研究人員提供了有價值的工具，以解決各種機器學習問題。該庫與其他Python庫平滑集成，適用於從簡單的監督學習到複雜的強化學習情境的任務。

PySpur提供一個整合的環境，讓你可以透過友善的節點介面建構、測試和部署AI代理。開發者可以拖曳模組化的區塊（如語言模型呼叫、資料取得、決策分支和API互動），組成行動鏈條。即時模擬模式允許工程師驗證邏輯、檢查中間狀態並在部署前除錯工作流程。PySpur亦支持版本控制、性能分析，並能一鍵部署到雲端或內部基礎設施。支援可插拔的連接器及主流大型語言模型及向量資料庫，團隊能快速原型複雜的推理代理、自動化助理或數據管道。其開源且可擴展的架構，將複雜程式碼和基礎建設開銷降至最低，加快迭代步伐，打造更可靠的代理方案。

SARL為決策支援提供動態的支援，並配備編輯器支援、程式碼生成、除錯和測試工具。其運行引擎可針對多平台，包括模擬框架（例如MadKit、Janus）和實際應用在機器人與IoT系統中。開發者可透過組合模組化技能與協定，架構複雜的多代理系統應用，簡化自適應且分散的人工智慧系統開發。

MACL 是一個模組化的 Python 框架，旨在簡化多個 AI 智能體的創建與協調。它允許你定義具有自訂技能的獨立智能體，設置通信通道，並在智能體網絡中排程任務。智能體可以交換訊息、協商責任，並根據共享資料動態調整。內建支援常用 LLMs，以及擴展性的插件系統，使 MACL 能在客戶服務自動化、數據分析流程和模擬環境等領域中實現可擴展且易於維護的 AI 工作流程。

LangGraph 提供基於圖形的抽象來設計 AI 代理的工作流程。開發者定義代表提示、工具、資料源或決策邏輯的節點，然後用邊連接這些節點形成一個有向圖。在運行時，LangGraph 遍歷該圖，按順序或平行執行 LLM 呼叫、API 請求和自定義函數。內建的快取、錯誤處理、日誌與併發支援，確保代理行為的健壯性。可擴充的節點和邊範板允許用戶整合任何外部服務或模型，使 LangGraph 理想於建立聊天機器人、資料管道、自動化工作者和研究助手，無需複雜的範例程式碼。

CodeFuse-muAgent是一個基於Python的開源框架，用於協調多個自主AI代理，共同解決複雜任務。開發者定義擁有專門技能（如資料處理、自然語言理解或外部API互動）的個別代理，並配置通信協議以進行動態任務委派。該框架提供集中式記憶管理、日誌記錄與監控功能，保持模組獨立，並支援與流行的LLMs和自訂AI模型的整合。利用CodeFuse-muAgent，團隊可以建立模組化AI工作流程、自動化多步驟流程，以及在不同環境中擴展部署。彈性的設定檔與可擴充的API，支持快速原型設計、測試及微調，適用於客戶支援、內容產生管線、研究助理等多種應用場景。

llm-lab提供靈活的工具包，用於使用大型語言模型創建智慧代理。它包括代理協調引擎、自訂提示範本、記憶與狀態追蹤，以及與外部API和插件的無縫整合。用戶可以撰寫情境、定義工具鏈、模擬互動並收集性能日誌。框架也內建測試套件，用於驗證代理行為是否符合預期結果。由於設計具擴充性，llm-lab使開發者能交換LLM供應商、添加新工具，並透過反覆實驗來演進代理邏輯。