Roboto AI作為一個先進的對話代理，幫助企業自動化客戶支持和參與。它利用自然語言處理和機器學習，在有效理解和回應客戶查詢的同時改善回應時間並提升整體客戶體驗。Roboto AI設計可集成於多種平台，可簡化通信並在多個渠道上提供一致且可靠的支持。

Disco通過提供事件驅動的協調框架，連接語言模型響應與伺服器無服務函數、訊息佇列和外部API，來簡化AWS上的AI代理開發。它提供預建的連接器，用於AWS Lambda、Step Functions、SNS、SQS和EventBridge，便於根據LLM輸出進行訊息路由和動作觸發。Disco的模組化設計支持自訂任務定義、重試邏輯、錯誤處理和透過CloudWatch的即時監控。它利用AWS IAM角色進行安全存取，提供內建的日誌紀錄和追蹤以提升可觀測性。適用於聊天機器人、自動化工作流程與代理驅動取數管道，Disco提供可擴展且成本效益高的AI代理方案。

FastGPT作為一個全面的AI代理開發與部署框架，旨在簡化智能、知識驅動型應用的創建。它整合了用於導入文檔、數據庫和API的數據連接器，進行預處理和嵌入，並調用本地或雲端模型進行推理。一個基於RAG的引擎支持動態知識檢索，而拖放式的視覺流程編輯器讓用戶可以條件式管理多步驟的工作流程。FastGPT支持自定義提示詞、參數調整和插件接口，以擴展功能。用戶可以將代理部署為網絡服務、聊天機器人或API端點，並配有監控面板與擴展選項。

ProficientAI代理框架是一個設計與部署先進AI代理的端到端解決方案。它允許用戶通過模組化工具定義與功能規範來設計自訂代理行為，確保與外部API和服務的無縫整合。其記憶管理子系統提供短期與長期的上下文存儲，支援連貫的多輪對話。開發者可以輕鬆在不同語言模型之間切換或組合使用以完成專門化任務。內建的監控和日誌工具提供代理效能與使用率的見解。無論您是建立客服機器人、知識庫搜尋助理或流程自動化，ProficientAI都能簡化整個流程，確保系統的擴展性與可靠性。

MultiAgent2提供一套完整工具包，用於協調由大型語言模型驅動的自主AI代理。開發者可以定義具有定制化角色、策略和記憶上下文的代理，實現對話、資料共享和共同解決問題。框架支持可插拔的長期記憶存儲選項、基於角色的存取控制以及可配置的同步或非同步對話通道。其CLI和Python SDK促進快速原型開發、測試和部署多代理系統，適用於研究實驗、自動化客戶支援、內容生成管道和決策支援流程。通過抽象代理間通信和記憶管理，MultiAgent2加速複雜AI應用的開發。

SquadflowAI Studio允許用戶通過定義角色、任務和代理間通信來視覺化組合AI代理。代理可以串聯以處理複雜的多步流程—查詢數據庫或API、執行動作以及傳遞上下文。平台支援插件擴展、即時除錯和逐步日誌。開發者配置提示、管理記憶狀態，並在無需繁雜程式碼的情況下設置條件邏輯。支持OpenAI、Anthropic和本地LLM模型。團隊可使用REST或WebSocket端點部署流程，監控性能指標，並在集中式儀表板調整代理行為。

AChat.dev 是一個以開發者為中心的平台，支援用戶建立、測試和部署具備進階功能的 AI 聊天代理。它支援持久的對話記憶，讓代理記得過往的互動，並可動態呼叫外部 API 進行即時資料取回，並且支援角色基礎的多代理合作。基於 Python 和 Node.js SDK，包含快速部署範本、可擴展的插件架構，以及用於監控代理性能的儀表板。AChat.dev 遵守GDPR資料隱私規範，並可在雲端或本地端環境進行擴展。

AgentBridge 是一個完善的 AI 代理調度平台，使團隊能在無需深入程式碼技能的情況下，創建智能助理。提供拖曳式工作流程設計、REST API、資料庫和訊息平台的整合適配器、錯誤處理規則及即時記錄。代理可以排程、事件觸發或按需運行。平台配備監控儀表板、使用分析、版本管理和團隊協作工具。角色基於存取控制和審計記錄確保合規性。AgentBridge 支援橫向擴展，企業可以同時部署多個代理並無縫整合入現有架構。

Agenite 是一個以 Python 為中心的 AI 代理框架，旨在簡化自主代理的建立、協調與管理。它提供模組化的元件，如記憶儲存、任務排程和事件驅動通信通道，使開發者能建立能進行有狀態互動、多步推理和非同步流程的代理。平台還提供用於連接外部 API、資料庫和訊息佇列的適配器，其插拔式架構支持自訂模組，以進行自然語言處理、資料檢索與決策。內建支持 Redis、SQL 和記憶體快取的存儲後端，確保代理狀態持久化並支援可擴展部署。亦包括命令列界面和 JSON-RPC 伺服器，用於遠端控制，方便整合到 CI/CD 流程及即時監控儀表板。

AWS Agentic Workflows 是一個無伺服器編排框架，允許您將 AI 任務串接成端對端的工作流程。利用 Amazon Bedrock 的基礎模型，您可以調用 AI 代理進行自然語言處理、分類或自訂任務。AWS Step Functions 管理狀態轉換、重試和平行執行。Lambda 函數可以預處理輸入和後處理輸出。CloudWatch 提供日誌和指標，用於即時監控和除錯。開發者可在毫無伺服器或基礎建設管理的情況下建立可靠且可擴展的 AI 管道。