Agent Forge 透過提供 CLI 骨架命令簡化整個 AI 代理開發周期，這些命令用於生成樣板程式碼、對話範本與配置設定。開發者可以定義代理角色、附加 LLM 提供者，以及利用 YAML 或 JSON 描述文件整合外部工具（例如向量資料庫、REST API 和自定義插件）。此框架支持本地執行、互動測試，以及將代理打包成 Docker 映像或無伺服器函數，方便部署。內建日誌記錄、環境配置檔與 VCS 鉤子簡化除錯、協作與 CI/CD 流程。這個靈活的架構支持建立聊天機器人、自動研究助手、客戶支援機器人，以及端到端自動化數據流程，僅需最小設定。

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。

Agent Supervisor Demonstrates存儲庫展示如何在協調的工作流程中編排多個自主AI代理。用Python編寫，定義一個Supervisor類，用於調度任務、監控代理狀態、處理故障及整合回應。您可以擴展基本代理類，插入不同模型API，並配置排程策略。它記錄活動以作稽核，支援平行執行，並提供模組化設計，方便定制與整合入更大型的AI系統。

AgentFarm提供一個全面的框架，用於在統一系統中協調不同的AI代理。用戶可以用Python腳本化專業的代理行為，分配角色（管理員、工作人員、分析員）並建立任務佇列進行並行處理。它與主要的LLM服務（OpenAI、Azure OpenAI）無縫集成，支持動態提示路由和模型選擇。內置儀表板追蹤代理狀態、記錄互動並可視化工作流程性能。通過模組化插件擴展API功能，開發者可以擴充功能、自動化錯誤處理及監控資源利用。適合部署多階段流程，AgentFarm提升了AI驅動自動化的可靠性、擴展性和維護性。

Agentic Website Dev通過協調專門的AI代理，帶來網站開發的自動化。某個代理分析用戶的提示以設計網站架構，另一個生成響應式HTML和CSS模板，而一個編碼代理則實現動態JavaScript功能。最後，一個部署代理打包並將網站推送到Vercel或Netlify等平台。該框架抽象化整個工作流程——規劃、編碼、測試和部署——實現快速原型和迭代。開發者用簡單的英文定義需求，代理合作產出一個完整的可運作、上線的網站。這減少了手動編碼，加快了上市時間，並讓非技術人員也能參與網站開發。

Council提供了一個結構化的環境，用於設計AI代理，包括定義角色、串聯任務和集成外部工具或API。用戶可以配置記憶存儲、管理代理狀態並實現定制的推理管道。Council的插件架構支持與NLP服務、數據源和第三方工具的無縫整合，使您能夠快速建立和部署協調執行複雜任務的多代理系統，並保證其可靠性。

crewAI Playground 是一個用於構建和實驗人工智慧驅動代理的工具包和沙箱環境。您可以透過配置文件或程式碼定義代理，指明提示內容、工具和記憶模組。這個平台能同時運行多個代理，處理訊息路由，並記錄對話歷史。它支援外部數據源插件整合、可自定義的記憶後端（記憶中或持久存儲），以及用於測試的網頁界面。使用它可以在正式部署前原型設計聊天機器人、虛擬助手和自動化工作流程。

動態多智能體RAG路徑提供模塊化架構，每個智能體處理特定任務，如文件檢索、向量搜索、上下文摘要或生成，而中心協調器則動態路由輸入和輸出。開發者可以定義自定義智能體，通過簡單的配置文件組裝管道，並利用內建的日誌記錄、監控與插件支持。此框架加快複雜RAG解決方案的開發，實現自適應任務分解與並行處理，以提升吞吐量和準確率。

FMAS（Flexible Multi-Agent System）是一個開源的Python函式庫，用於建立、運行和視覺化多代理模擬。您可以定義具有自訂決策邏輯的代理、配置環境模型、設置通訊渠道來進行通信，並執行可擴展的模擬。FMAS提供監控代理狀態、除錯交互和匯出結果的鉤子。其模組化架構支援用於視覺化、度量收集及與外部資料源整合的插件，非常適合研究、教育和自主系統的實際原型。

GPA-LM 是一個以 Python 為基礎的框架，旨在簡化由大型語言模型驅動的人工智慧代理的建立與協調。它具有一個規劃器，能將高層指令拆解為子任務，一個執行器，管理工具調用和互動，以及一個能在會話之間保留上下文的記憶模塊。插件架構允許開發者新增自訂工具、API 及決策邏輯。支援多代理協同的 GPA-LM，可以協調角色、分配任務並匯整結果。它無縫整合 OpenAI GPT 等流行 LLM，並支援在不同環境中部署。該框架加速自主代理的研發，用於研究、自動化與應用原型設計。

SwarmZero提供一個可擴展的開源環境，用來定義、管理和執行AI代理群。開發者可以聲明代理角色、自定義提示，並通過統一的協調器API鏈接工作流程。此框架與主要的LLM提供商整合，支援插件擴充並記錄會話數據以便除錯和性能分析。無論是協調研究機器人、內容創作還是數據分析器，SwarmZero都能簡化多代理的協作並確保結果透明且可重複。

JADE-DR-VPP 是一個開源的Java框架，實現了用於虛擬電廠（VPP）需求響應（DR）的多代理系統。每個代理代表一個彈性負載或發電單元，通過JADE消息通信。該系統協調DR事件，安排負載調整，並彙整資源以滿足電網信號。用戶可以配置代理行為，運行大規模模擬，並分析能源管理策略的性能指標。

JasonEnvironments提供一套特別為Jason多智能體系統設計的環境模組。每個模組都公開標準化介面，使智能體能在追逐逃脫、資源搜尋與合作任務等多種場景中感知、操作與互動。此庫易於整合到現有的Jason專案：只需加入JAR檔，配置所需環境於智能體架構檔中，並啟動模擬。開發者亦可擴展或客製化參數與規則，以符合其研究或教育需求。

LangServe Assistant UI 是一款模組化的前端應用，使用 React 和 TypeScript 建構，可無縫連接 LangServe 後端，提供完整的對話式 AI 體驗。它具有可自定義的聊天視窗、即時訊息串流、情境相關的提示、多代理協調與插件鉤子，以支援外部 API 調用。UI 支援主題設計、在地化、會話管理與事件鉤子來捕捉使用者互動。可嵌入現有網路應用或作為獨立 SPA 部署，快速推出客服聊天機器人、內容產生助手與互動式知識代理。其擴展架構確保易於個性化與維護。

實際操作中，LlamaSim允許您使用Llama模型定義多個AI驅動的代理，設置交互場景，運行受控模擬。您可以使用簡單的Python API來自定義代理的個性、決策邏輯和通信渠道。該框架自動處理提示構建、回應解析和對話狀態追蹤。它記錄所有交互，並提供內建的評估指標，如回應一致性、任務完成率和延遲。通過插件架構，您可以整合外部資料來源、添加自定義評估函數或擴展代理能力。LlamaSim輕量化的核心適用於本地開發、持續集成管道或雲端部署，促進可複製的研究與原型驗證。

多代理SEO博客生成器是一個基於Python的框架，協調專業的AI代理來產生SEO優化的博客文章。它從關鍵字分析開始，利用SEO代理發現高影響力的詞彙。接著，結構代理整理文章，制定標題與子主題。內容代理撰寫引人入勝且自然的段落。最後，優化代理微調關鍵字、Meta描述和內部連結建議。開發者可以自定義提示模板、調整代理角色，並集成OpenAI API金鑰。這種模組化架構實現自動化的端到端博客開發，保證內容一致、SEO友好且高品質，規模化運作。

多智能體系統框架為在Python應用中建立與協調多個AI代理提供模組化結構。它包括一個代理管理器用於產生與監控代理，一個支援多種協議（如訊息傳遞、事件廣播）的通信骨幹，以及可定制的長期記憶存儲。開發者可以定義不同的代理角色、分配專屬任務並配置合作策略，如共識建立或投票。該框架可與外部AI模型與知識庫無縫集成，讓代理可以推理、學習與調整。特別適用於分散式模擬、會話式代理集群與自動決策流程，透過並行自治，加快復雜問題解決速度。

此專案使用JADE（Java Agent DEvelopment）框架打造多智能體環境。定義的智能體在平台的AMS與DF註冊，交換ACL訊息，並執行循環、一次性及有限狀態機（FSM）等行為。範例情境包括買賣雙方協商、合約網路協議及任務分配。一個圖形介面代理容器幫助監控運行時代理狀態與訊息流程。

多智能體無人機環境是基於OpenAI Gym與PyBullet建立的Python套件，提供可自訂的多智能體模擬。用戶可以定義多個具有運動與動力模型的無人機代理，探索隊形飛行、目標追蹤與障礙避讓等合作任務。此環境支持模組化任務配置、逼真碰撞偵測與感測器模擬，同時允許自定義獎勵與去中心化策略。開發者可整合自家強化學習演算法，評估在不同場景下的效能，並即時視覺化代理軌跡與度量。其開源設計鼓勵社群貢獻，適合用於研究、教學及高階多智能體控制原型開發。

MultiMind 是一個 AI 平台，讓開發者通過定義專門化的代理人來構建多代理工作流程，例如數據分析、支援聊天機器人和內容生成。它提供視覺工作流程構建器以及 Python 和 JavaScript SDK，自動化代理人之間的通訊，並維護持久記憶。您可以整合外部 API 並在 MultiMind 雲端或自建基礎設施上部署專案，確保模組化且可擴展的 AI 應用程序，且無需大量樣板程式碼。