Nano Banana 是一個革命性的AI驅動圖像生成與編輯平台，結合文字及圖像輸入產生角色一致的編輯及場景保留。它提供超高速生成、高品質寫實渲染，並允許逐步迭代編輯以精煉圖像。用戶可以透過簡單的文字指令，無縫改變背景、表情、物件或整個場景。

SCOUT-2提供模組化架構，用於建立由大型語言模型支持的自主代理人。包括目標拆解、任務規劃、執行引擎和反饋驅動的反思模組。開發者定義頂層目標後，SCOUT-2會自動生成任務樹，派遣工作代理人執行，監控進度，並根據結果調整任務。它與OpenAI API整合，並可透過自訂提示和範本擴展以支持各種工作流程。

Aegix提供一個強大的SDK，用於協調能處理複雜工作流程的多步推理AI代理。它支持多種LLM提供者，允許開發者整合自定義工具——從數據庫連接器到網頁爬蟲——並使用向量存儲等記憶模塊來保持對話狀態。Aegix的靈活代理循環架構允許制定規劃、執行和審查階段，使代理能迭代優化輸出。無論是構建文件問答機器人、代碼助手還是自動支持代理，Aegix都通過清晰的抽象、配置驅動的管道和便捷擴展點簡化開發。其設計可從原型擴展到生產，確保在AI應用中提供可靠性能和可維護的代碼庫。

Agentic Seek利用OpenAI的GPT模型和定制工具包，來自動化整個網絡研究生命周期。用戶定義高層次的目標，系統生成專門的子代理來執行搜索查詢、瀏覽網站、通過抓取提取關鍵信息，並匯總結果。它支持迭代細化，允許代理根據新見解重新調整和更新結果。開發者可以通過集成自定義操作處理器和API連接器來擴展其功能。其適用於競爭情報、學術研究、市場分析和大規模數據收集，Agentic Seek減少手動瀏覽，加快決策速度，並確保多個線上資源的全面覆蓋。平台包括一個基於網頁的監控界面，用於監督代理活動和審查中間輸出。內建日誌記錄、可自定義的提示和審計跟蹤，使團隊能追蹤代理決策以確保透明度、合規性與質量保證。

Crewai提供一個Python庫，用於設計和執行多AI代理系統。用戶可以定義具有專業角色的個別代理、配置代理間的消息通道，以及實現基於實時上下文的動態任務分配器。其模組化架構允許接入不同的LLM或自訂模型。內建的日誌與監控工具追蹤對話與決策，促使代理行為的調試和逐步優化變得無縫方便。

Meta-Agent-with-More-Agents 是一個擴展性開源框架，實現了元代理架構，使多個專門的子代理可以合作完成複雜任務。它利用LangChain進行代理調度，並使用OpenAI API進行自然語言處理。開發者可以定義自訂的代理，用於數據擷取、情感分析、決策或內容生成。元代理負責任務分解、將目標派發給相應的代理、收集它們的輸出，並通過反饋循環不斷完善結果。其模組化設計支持平行處理、日誌記錄和錯誤處理。非常適合自動化多步工作流程、研究管道和動態決策支持系統，並簡化建立穩健的分散式AI系統，抽象化代理間通信與生命週期管理。