Amon是一個構建自主AI代理的平台和框架，這些代理能在無人干預下執行多步任務。用戶通過簡單的配置文件或直觀的界面定義代理行為、資料來源和整合。Amon的運行時管理代理的生命週期、錯誤處理和重試邏輯。它支持實時監控、日誌記錄和在雲端或本地環境中擴展，非常適合自動化客户支持、資料處理、程式碼審查等。

Azure AI Agents JavaScript SDK是一個客戶端框架和範例程式碼儲存庫，使開發者能用Azure OpenAI及其他認知服務來建立、客製化和協調AI代理。它支援多輪對話、增強檢索生成、函數調用，並與外部工具和API整合。開發人員可管理代理流程、處理記憶體，並透過插件擴展功能。範例模式包括知識庫問答機器人、自動任務執行器和對話助手，方便快速原型設計與部署智慧解決方案。

Castorice-LLM-Service提供標準化的HTTP介面，讓用戶能即時與多種大型語言模型供應商互動。開發者可以透過環境變數或設定檔配置多個後端，包括雲端API和自託管模型。它支援結合檢索的增強生成，實現上下文感知回應。如請求批次能提升吞吐量與降低成本，串流端點則能逐字傳送回應。內建快取、RBAC及與Prometheus相容的指標，有助於確保在本地或雲端安全、擴展且易於監控的部署。

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。

Lila提供一個完整的AI代理框架，適用於多步推理和自主任務執行。開發者可以定義自訂工具（API、資料庫、Webhook），並在運行時動態調用。它提供記憶模組來存儲對話歷史和事實，規劃組件來排程子任務，以及思考鏈提示以透明決策路徑。其插件系統允許無縫擴展新功能，內建監控追蹤代理行動與輸出。模組化設計使其易於整合至現有Python專案或作為雲端服務部署，支持實時代理工作流程。

此入門專案提供一個可立即使用的FastAPI應用程序，預先配置用於AI代理開發。它使用Pydantic進行請求/回應驗證，基於環境的OpenAI API金鑰配置，以及模組化的端點 scaffolding。內建功能包括Swagger UI文件、CORS處理和結構化日誌，可讓團隊快速原型設計並部署AI驅動端點，免除範本繁瑣。開發者只需定義Pydantic模型和代理函數，即可獲得生產就緒的API伺服器。

Memonto作為AI代理的中介庫，規劃整個記憶生命週期。在每次對話回合中，它記錄用戶和AI訊息，萃取重要細節，生成簡潔摘要。這些摘要會轉換為嵌入並存入向量數據庫或文件存儲中。在構建新對話提示時，Memonto執行語義搜尋以獲取最相關的歷史記憶，使代理保持上下文，回憶用戶偏好，並提供個性化回應。它支援多種存儲後端（SQLite、FAISS、Redis），並提供可配置的流程管道用於嵌入、摘要與檢索。開發者能無縫整合Memonto到現有的代理框架中，提升連貫性與長期互動。

OpenAI Agents Chatbot讓開發者能將多個專用AI代理（例如工具、知識檢索、記憶模組）整合並管理於單一對話應用。它具有思考鏈路協調、會話紀錄記憶、可配置的工具端點，並能無縫與OpenAI API互動。使用者可以自訂每個代理的行為，部署於本地或雲端環境，並用額外模組擴充框架。這促進進階聊天機器人、虛擬助理與任務自動化系統的開發。

Phidata 是一個創新的平台，旨在構建、部署和監控富有記憶、知識和推理能力的 AI 代理。此系統使用戶能夠創建靈活、反應靈敏的代理，與外部系統互動，利用多種數據來源，並隨著時間的推移通過學習進行改進。Phidata 支援多種大型語言模型（LLMs），提供用戶選擇的靈活性。透過內建的記憶功能，代理能夠維持個性化對話，使其在各行各業的多種應用中非常理想。

VillagerAgent提供一套完整的工具箱，用於構建利用大型語言模型的AI代理。核心在於定義模組化的工具介面，如網路搜尋、資料擷取或自定義API。框架管理代理記憶，透過存儲對話上下文、事實和會話狀態，實現無縫多回合互動。彈性提示範本系統確保訊息一致與行為控制。進階功能包括協調多個代理完成任務和背景作業排程。VillagerAgent採用Python編寫，支持透過pip輕鬆安裝，並與主流LLM供應商結合。不論是建構客服聊天機器人、研究助手或流程自動化工具，VillagerAgent皆能簡化智能代理的設計、測試與部署。

Whiz旨在為開發能執行複雜對話和任務導向工作流程的智能代理提供堅實的基礎。使用Whiz時，開發者定義「工具」——Python函數或外部API——代理在處理用戶查詢時可以調用。內建的記憶模組能捕捉並檢索對話上下文，促進連貫的多輪交互。一個動態規劃引擎將目標拆解為可行的步驟，而彈性的界面則允許注入自訂策略、工具註冊表和記憶後端。Whiz支援基於embedding的語義搜尋來獲取相關文件、日誌記錄以供稽核，以及非同步執行來擴展規模。Whiz完全開源，能在Python運行的任何地方部署，實現快速原型設計，如客服機器人、資料分析助手或專門領域代理，幾乎不需繁瑣設定。

Cloudflare Agents 旨在協助開發者利用 Cloudflare Workers 在網路邊緣建構、部署與管理自主式 AI 代理。透過統一的 SDK，您可以用 JavaScript 或 TypeScript 定義代理行為、自訂動作和對話流程。此框架可無縫整合主要大型語言模型供應商如 OpenAI 和 Anthropic，並提供內建支援 HTTP 請求、環境變數和串流回應。一旦設定完成，代理可在數秒內全球部署，為終端用戶提供超低延遲的互動體驗。Cloudflare Agents 亦包含用於本地開發、測試及除錯的工具，確保開發流程順暢。

AgentChat 是一個開放原始碼的 AI 代理管理平台，利用 OpenAI 的 GPT 模型來運行多用途的對話代理。它提供使用 React 開發的交互式聊天界面、使用 Node.js 的後端 API 路由，以及用於擴展代理能力的插件系統。代理可以設定角色導向的提示、持久記憶存儲與預設工作流程，以自動化摘要、排程、資料擷取及通知等任務。使用者可以建立多個代理實例，指定自訂名稱，並在即時切換。系統支援安全的 API 密鑰管理，開發者亦可建立或整合新的資料連接器、知識庫和第三方服務，豐富代理互動。

Advanced_RAG 提供一個模組化的管道，用於檢索增強生成任務，包括文件載入器、向量索引構建器和鏈管理器。用戶可以配置不同的向量資料庫（FAISS、Pinecone）、自訂檢索策略（相似度搜尋、混合搜尋），並插入任何 LLM 以產生具上下文的回應。它還支援評估指標與日誌記錄，用於性能調整，並設計為具有擴展性與可擴充性，適合生產環境使用。

Agent Control Plane 提供一個集中式控制平台，用於設計、調度與大規模運營自主式 AI 代理。開發者可用宣告式定義設定代理行為，整合外部服務與 API 作為工具，並串聯多步工作流程。它支援 Docker 或 Kubernetes 的容器化部署，並提供網頁儀表板進行即時監控、日誌記錄與指標追蹤。此框架包含 CLI 與 REST API，以自動化代理配置、版本控制與回滾。具備擴展的插件架構與內建擴展性，Agent Control Plane 促進從本地測試到企業級生產環境的完整 AI 代理生命週期。

AgentGateway 提供一個以開發者為中心的環境，用於創建多代理 AI 應用。它支持分散式代理協調、插件整合和安全存取控制。有內建連接器支援向量資料庫、REST/gRPC API 和常用服務如 Slack 和 Notion，代理可自主查詢文件、執行商業邏輯並產生回應。該平台包含監控、日誌和角色存取控制，使企業能輕鬆部署可擴展、可審核的 AI 解決方案。

AI Agent是一個開源的Python框架，旨在簡化智能代理的開發。它支持多代理協調、與外部工具和API的無縫集成，以及內建的記憶管理，用於持久化的對話。開發者可以定義自定義提示、動作和工作流程，並通過插件系統擴展功能。AI Agent通過提供可重用的組件和標準化接口，加快聊天機器人、虛擬助手及自動化工作流程的創建。

AI Agent Terraform模組提供可重用的Terraform配置，能自動化端到端建立AI代理後端。它創建AWS VPC、具有最少特權政策的IAM角色、連接到OpenAI或自定義模型API的Lambda函數、REST API Gateway界面，以及選擇性Step Functions用於流程編排。用戶可以自定義環境變數、擴展設置、日誌記錄與監控。此模組將複雜的雲端設定抽象成簡單輸入，使快速、一致且安全地部署對話式AI代理、任務自動化或資料處理機器人在數分鐘內完成。

AimeBox提供一個全面的自主託管環境，用於建構與運行AI代理。它整合主要的LLM供應商，將對話狀態與嵌入存儲於向量資料庫中，並支援自訂工具及功能調用。使用者可以配置記憶策略、定義工作流程，並透過插件擴展功能。平台提供基於網頁的儀表板、API端點及CLI控制，讓用戶輕鬆開發聊天機器人、知識助手及特定領域的數位工作者，無需依賴第三方服務。

Ardor是一個先進的軟體開發生命週期（SDLC）自動化平台。它使用戶能夠迅速在雲上構建、部署和擴展AI智能應用程式。通過精簡的過程，Ardor簡化了複雜的開發任務，縮短了上市時間並降低成本。用戶以自然語言描述他們的想法，Ardor的AI能力處理開發、部署和優化流程。該平台旨在處理從架構設計到擴展的一切，成為現代軟體開發的全方位解決方案。