Intelligence允許開發人員通過組合管理有狀態記憶、整合語言模型（如OpenAI GPT）並連接外部工具（API、數據庫和知識庫）來組裝AI代理。它具有插件系統用於自定義功能、可觀察性模塊追蹤決策和指標，以及協調多個代理的協調工具。開發者通過pip安裝，使用簡單類別在Python中定義代理，並配置記憶後端（內存、Redis或向量存儲）。其REST API服務器方便部署，而CLI工具則協助調試。Intelligence簡化代理的測試、版本控制和擴展，使其適用於聊天機器人、客戶支持、數據檢索、文件處理和自動化工作流程。

Pits and Orbs是一個用Python實作的開源強化學習環境，提供回合制多代理格子世界，在其中代理追求目標並面臨環境危險。每個代理必須在可調整的格子上導航，避免隨機放置的陷阱（會懲罰或終止回合），並收集寶珠來獲得正向獎勵。該環境支援競爭和合作模式，讓研究者探索多樣學習場景。簡單的API可無縫整合如Stable Baselines或RLlib等流行RL框架。目前主要特色包括可調格子尺寸、動態陷阱與寶珠分佈、可配置的獎勵結構，以及選擇性註解訓練數據追踪。

DataAgent 利用基於 LLM 的先進 AI 代理探索數據集、產生洞見，自動組建機器學習管道。用戶只需指向 CSV、SQL 表格或 Pandas DataFrame 並以自然語言提問。代理會解讀查詢、執行分析程式碼、可視化結果，甚至撰寫模組化的 Python 腳本來完成 ETL 和建模任務。它簡化整個資料科學流程，減少樣板碼並加快實驗速度。

LLM Agents Example提供一個實用的範例程式碼庫，用於建立Python中的AI代理。它展示註冊自訂工具（如網路搜尋、WolframAlpha數學求解器、CSV分析器、Python REPL）、建立聊天及檢索型代理，並連接向量資料庫進行文件問答。此範例示範維持對話記憶、動態派遣工具呼叫，以及鍊結多個LLM提示來解決複雜任務的方法。使用者可學習整合第三方API、結構化代理工作流程，並延展框架功能——作為開發者實驗與原型設計的實用指南。

Morph幫助用戶快速構建可以輕鬆安全部署的AI應用。該平台支持連接到BigQuery和Snowflake等數據源，並允許使用Python中的OpenAI API和ML模型進行數據處理。通過Morph，您可以在Markdown中創建互動屏幕並通過URL分享。此外，該框架預先配備基於角色的訪問控制和先進的安全功能，以確保您的數據受到保護。

Agents with ADK是一個開源的Python框架，旨在簡化由大型語言模型驅動的智能代理建立。它包含模組化的代理範本、內建記憶管理、工具執行介面，以及多代理協調功能。開發者能快速插入自定義功能或外部API，配置規劃與推理流程，並監控代理互動。該框架支援與流行的LLM供應商整合，並提供日誌、重試邏輯，以及用於生產部署的擴展性。

BotPlayers是一個多功能的開源框架，旨在簡化AI驅動的遊戲代理的開發與部署。它具有支持截屏爬取、Web API或自訂模擬界面的彈性環境抽象層，允許代理與各種遊戲交互。框架內置強化學習算法、遺傳算法和基於規則的啟發式策略，並附有數據記錄、模型檢查點和性能視覺化工具。其模塊化插件系統讓開發者可用Python或Java自訂感測器、行動和AI策略。BotPlayers亦提供YAML配置快速原型開發和自動化訓練、評估流程。支持Windows、Linux和macOS等多平台，加速智能遊戲代理的實驗與商用。

Minimalist Agent提供一個基本的框架，用於在Python中建立AI代理。利用LangChain的代理類別與OpenAI的API，進行多步推理、動態選擇工具，並執行函數。您可以克隆儲存庫、設定OpenAI API金鑰、定義自訂工具或端點，並運行CLI腳本來與代理互動。設計重點在於清晰與擴展性，便於學習、修改與擴充核心代理行為，適用於實驗或教學。