AgentInteraction是一個面向開發者的Python框架，旨在模擬、協調和評估使用大型語言模型的多智能體交互。它允許用戶定義不同的智能體角色，通過集中管理器控制對話流程，並通過一致API整合任何LLM供應商。具有訊息路由、上下文管理和績效分析等功能，AgentInteraction簡化了合作或競爭智能體架構的實驗，便於原型設計複雜的對話場景並測量成功率。

Agents-Deep-Research旨在通過提供模組化、可擴展的程式碼庫，簡化自主AI代理的開發與測試。它具有將用戶定義目標分解為子任務的任務規劃引擎、存儲與檢索上下文的長期記憶模組，以及允許代理與外部API和模擬環境互動的工具整合層。框架還提供評估腳本和基準工具，用於衡量代理在各種場景中的性能。基於Python，並可適配多種LLM後端，幫助研究人員和開發者快速原型化新型代理架構，進行可重複的實驗，並比較不同的規劃策略。

AIGC Agents是一個模組化的開源框架，旨在簡化智慧旅遊助手的創建與部署。它提供預設的自然語言理解、行程規劃、航班與飯店搜尋整合，以及多代理協調模組。開發者可自訂提示詞、定義工具介面，並用新API擴展功能。該框架支援Python流程、RESTful端點與容器化部署，適用於原型開發和正式運營。內建錯誤處理、日誌記錄和安全金鑰管理，加速強韌、以旅遊為中心的AI聊天應用開發。

本專案展示了一個完整的架構，用於利用LlamaIndex建立具檢索增強的AI代理。它引導開發者完成整個流程，從文件導入和向量存儲建立，到定義適合情境的問題與答案的自訂代理循環。藉由LlamaIndex強大的索引與檢索能力，使用者可以整合任何符合OpenAI標準的語言模型、客製化提示範本，以及通過CLI界面管理對話流程。其模組化架構支援多種資料連結器、插件擴展與動態回應自定義，實現企業級知識助理、互動式聊天機器人與研究工具的快速原型開發。此解決方案簡化了在Python中建立專屬領域的AI代理，確保擴展性、彈性與整合便利性。

GPT-CodeApp提供直覺的圖形介面，用戶輸入自然語言描述（例如「建立一個React登入表單」），即可立即獲得可用的程式碼片段或專案框架。它支援JavaScript、Python、Java、C#等主要語言。用戶可以自訂提示詞、瀏覽歷史並匯出產生的檔案。此軟體使用Electron與React開發，可跨平台使用，無需IDE插件。GPT-CodeApp能加快開發速度，減少重複程式碼，並以範例協助學習新框架。

RAGENT 被設計用來創建能與各種工具及資料源互動的自主 AI 代理。底層上，它使用檢索增強生成來從本地檔案或外部資源取得相關內容，並透過 OpenAI 模型撰寫回應。開發者可以加入網頁搜尋、Selenium 瀏覽器自動化、檔案讀寫、在安全沙箱中執行程式碼，以及 OCR 圖像文字擷取的工具。該框架管理對話記憶、協調工具，並支持自訂提詞模板。有了 RAGENT，團隊可以快速原型設計智慧代理，用於文件問答、研究自動化、內容摘要及端到端工作流程自動化，全部在 Python 環境中實現。

LLM-Agent是個輕量級且可擴充的框架，用於建構由大型語言模型驅動的AI代理。它提供對於會話記憶、動態提示範本及無縫整合自訂工具或API的抽象層。開發者能編排多步推理流程、跨多次互動保持狀態，並自動化複雜任務，例如資料擷取、報告生成與決策支援。結合記憶管理、工具利用與規劃，讓在Python中開發智能、任務導向的代理更加高效。

MiniAgent是一個極簡的開源框架，用Python構建，用於建立具有規劃和執行複雜工作流程的自主AI代理。核心包括一個任務規劃模組，將高層目標分解為有序步驟，一個逐步執行的控制器，以及集成外部工具和API（包括Web服務、數據庫和自定義腳本）的內建適配器。還具有輕量的記憶管理系統，用於保存對話或任務上下文。開發人員可以輕鬆註冊自定義動作插件、制定決策策略規則，並擴展工具功能。支援OpenAI模型和本地LLMs，使MiniAgent能迅速原型化聊天機器人、數字工作者和自動化流程，全部在MIT許可證下。

Junjo Python API是一個SDK，使開發者能將AI代理整合到Python應用中。它提供統一介面來定義代理、連結LLM、協調Web搜尋、資料庫或自定義函數等工具，並維持對話記憶。開發者可以建立條件式任務鏈、向客戶串流回應並優雅地處理錯誤。該API支持插件擴展、多語言處理和即時數據擷取，使自動客服、數據分析機器人等應用成為可能。配合完整的文件、範例程式碼與Python風格設計，Junjo Python API能縮短市場推廣與運營成本，快速部署智慧代理方案。