Rawr Agent 是一個模組化、開源的 Python 框架，讓開發者能透過協調複雜的 LLM 互動流程來構建自主式 AI 代理。利用 LangChain 的底層支援，Rawr Agent 允許用 YAML 配置或 Python 程式碼定義任務序列，並加入 Web API、資料庫查詢和自定義腳本等工具。它包含用於存儲對話歷史和向量嵌入的記憶元件、優化重複呼叫的快取機制，以及用於監控代理行為的豐富日誌與錯誤管理。其擴展架構支援自訂工具和介面，適用於自動化研究、資料分析、報告生成與互動聊天機器人等任務。通過簡單 API，團隊能快速原型設計並部署多樣化應用的智能代理。

ai-agents-trial是一個開源的Python項目，展示如何使用LLMs構建自主AI代理。它提供模組化抽象來規劃代理、調用工具（如網絡搜索、計算器）和管理記憶。開發者可以定義自訂工具、串連多步操作，並在會話間保存上下文。這個代碼庫結合OpenAI API與輔助工具，協調工作流程，非常適合快速建立聊天助手、研究機器人或專門領域的自動化代理的原型。擴展點允許添加新連接器和資料來源，無需更改核心邏輯。

Continuum 是一個開源的 Python 框架，讓開發者能以模組化方式定義任務、工具與記憶體，來建構智能代理。使用 Continuum 的代理遵循「規畫-執行-觀察」循環，能在大型語言模型推理與外部 API 調用或腳本之間插入。其插件架構支援多種記憶體存儲（如 Redis、SQLite）、自訂工具庫及非同步執行。注重彈性，使用者可撰寫自訂代理規則，整合第三方服務如資料庫或 Webhook ，以及在多種環境部署。Continuum 的事件驅動協調會記錄代理行動，有助於除錯與性能調優。不論是自動化資料擷取，構建對話式助理，或協調 DevOps 流程，Continuum 都提供可擴展的產線級 AI 代理工作流程基礎。