PromptMule是一個針對生成性AI和大型語言模型應用的雲端API快取服務。透過提供低延遲的AI和LLM優化快取，它顯著降低了API調用成本並提升了應用性能。其強大的安全措施確保數據保護，同時實現高效擴展。開發人員可以利用PromptMule來提升他們的GenAI應用，實現更快的響應時間和降低運營成本，使其成為現代應用開發中不可或缺的工具。

Rags 提供一個模組化的管線，用於建立檢索增強的生成應用。它可與流行的向量儲存庫（如 FAISS、Pinecone）整合，並提供可配置的提示範本與記憶模組，以維持對話上下文。開發者可以透過統一 API 在 Llama-2、GPT-4 及 Claude2 等不同 LLM 提供者間切換。Rags 支援串流回應、自定義預處理和評估鉤子。其擴展設計允許無縫整合到生產服務中，實現自動文件輸入、語義搜尋及大規模產生任務，適用於聊天機器人、知識助手和文件摘要。

Stella框架讓開發者能建立可靠的AI代理，能維持語境、執行工具協助的動作，並提供動態的對話體驗。抽象化LLM整合的複雜性，Stella提供非依賴供應商的適配器，支援OpenAI、Hugging Face及自行託管模型。代理可以使用可自訂的記憶存放空間來回憶用戶資料與對話歷史，插件則能與外部API、資料庫或服務互動。內建的協調引擎管理決策循環，而精簡的DSL則用於定義動作、工具調用和回應處理。不論是客戶服務機器人、研究助手，或工作流程自動化器，Stella都提供可擴展的基礎來部署合規的AI代理。

Tambo 提供從創建、部署到管理 AI 代理的端到端解決方案。用戶可從預製的代理模板庫中選擇，或透過視覺編輯器配置自訂的工作流程。每個代理由 OpenAI 的 GPT 模型驅動，並可與多個應用程式整合，例如 Slack、Google Workspace 和電子郵件，以執行會議安排、電子郵件撰寫、文件摘要和資料分析等任務。Tambo 還提供監控儀表板、使用分析和團隊協作功能，讓企業在不需撰寫程式碼的情況下，安全有效地擴展 AI 自動化努力。

Twilio AI 助手旨在幫助企業利用 AI 技術自動化多個渠道（包括簡訊和語音）的回覆，以簡化客戶溝通。這些助手能理解用戶的查詢並提供相關資訊，從而提高整體客戶滿意度和運營效率。通過 Twilio，企業可以輕鬆實施根據其獨特需求定制的 AI 助手，確保對客戶查詢始終如一和及時的回覆。

Union.ai 提供了一個強大的解決方案，用於編排 AI 和數據工作流程。它整合了各種計算和編排工具，以簡化 AI 產品開發。通過提供一個協調的平台，Union.ai 減少了部署 AI 解決方案所涉及的時間、成本和操作複雜性。組織可以有效地管理其 AI 和數據管道，確保 AI 支持的應用程序的可靠、可擴展和高效交付。

12-Factor Agents 框架將經過驗證的 12 主要應用原則，應用於 AI 代理開發的獨特需求。它規範單一版本控制的程式碼庫、明確的依賴聲明、環境獨立的配置以及與外部服務的無縫整合。定義清楚的建置和發布階段，支援無狀態流程、基於端口的綁定、併發處理、優雅關閉及開發與生產之間的一致性。也強調集中式日誌記錄和自動化管理任務。遵循這些結構化指南，開發團隊能創造模組化、可擴展且韌性的 AI 代理，簡化部署流程，提升可觀測性，並降低營運複雜度。

AI-Agents 提供模組化架構，用於定義與運行基於Python的AI代理。開發者可以配置代理行為、整合外部API或工具，以及管理跨會話的代理記憶。它利用流行的大型語言模型（LLMs）、支援多代理合作，並允許透過插件擴展複雜工作流程，如資料分析、自動化支援與個人助理。

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。

Agents with ADK是一個開源的Python框架，旨在簡化由大型語言模型驅動的智能代理建立。它包含模組化的代理範本、內建記憶管理、工具執行介面，以及多代理協調功能。開發者能快速插入自定義功能或外部API，配置規劃與推理流程，並監控代理互動。該框架支援與流行的LLM供應商整合，並提供日誌、重試邏輯，以及用於生產部署的擴展性。

Agent-Baba 提供完整工具包，用於建立和管理適合特定任務的自主AI代理。其具有擴展能力的插件架構、能保存會話語境的記憶系統，以及能進行序列任務執行的工作流程自動化。開發者可以將網頁爬蟲、資料庫和自訂API等工具整合到代理中。此框架透過宣告式YAML或JSON結構簡化配置，支援多代理協作，並提供監控儀表板，以追蹤代理表現和日誌，促進迭代改進和多環境無縫部署。

JKStack Agents Server作為AI代理部署的集中協調層，提供REST端點來定義命名空間、註冊新代理，並以自訂提示、記憶設定和工具配置啟動代理執行。支援WebSocket串流，能即時傳送由底層語言模型產生的部分輸出。開發者可透過插件管理器擴充核心功能，整合自訂工具、LLM供應商與向量資料庫。伺服器也追蹤執行歷史、狀態和日誌，提升可觀察性與除錯能力。內建支援非同步處理和水平擴展，讓JKStack Agents Server簡化大規模部署高韌性AI工作流程的流程。

AgentForge提供一個有結構的環境，用於定義、組合與協調個別的AI技能，形成連貫的自主代理人。它支援對話記憶以保持上下文、插件整合以連接外部服務、多代理人通信、任務排程及錯誤處理。開發者可以配置自訂技能處理器、利用內建模組進行自然語言理解，並與如OpenAI的GPT系列等流行的大型語言模型（LLM）整合。模組化設計加速開發週期，促進測試，並簡化聊天機器人、虛擬助理、資料分析代理人與特定領域自動化機器人的部署。

Agentic-AI是一個開源Python框架，簡化構建利用大語言模型（如OpenAI GPT）的自主代理。它提供核心模組，用於任務規劃、記憶持久化和工具整合，讓代理可以將高層目標拆解為可執行的步驟。該框架支援基於插件的自定義工具，例如API、網頁爬取和資料庫查詢，使代理能與外部系統互動。它具備鏈式思考推理引擎，協調規劃與執行循環，支持情境記憶回想和動態決策。開發者可以輕鬆配置代理行為、監控動作日誌並擴展功能，實現多樣應用的擴展性和適應性AI自動化。

Agentic AI Workflow是一個可擴展的Python函式庫，設計用來協調多個AI代理以進行複雜的任務自動化。它包括一個規劃代理，用來將目標拆解為可行的步驟；執行代理，用來透過連接的LLMs執行這些步驟；以及一個反思代理，用來檢視結果並完善策略。開發者可以自訂提示模板、記憶模組和連接器整合，以支援任何主流語言模型。該框架提供可重用的組件、記錄功能及性能指標，方便建立自主研究助理、內容管線與資料處理流程。

AI Refinery 為企業提供一套工具，以促進人工智慧在現有流程中的整合。它簡化了 AI 技術的採用，使組織能夠改善運營效率、增強客戶體驗與推動創新。該平台包括自動化工作流程、優化決策過程以及實現更智能數據分析的功能，所有這些都針對具體的商業需求量身定制。

搭載MCP的AI代理是一個全面的框架，設計用來簡化高階AI代理的建立，這些代理能維持長期情境、進行多步推論，並根據記憶調整策略。它採用模組化設計，包括記憶管理器、條件規劃器和提示管理器，允許自定義集成與擴展不同的LLM。記憶管理器持久儲存過去的交互，確保情境保留。條件規劃器評估每個步驟的條件，動態選擇下一步行動。提示管理器格式化輸入並無縫鏈接任務。它用Python撰寫，藉由API與OpenAI GPT模型整合，支援檢索增強生成，並促進對話代理、任務自動化或決策支援系統。豐富的文件和範例指引用戶進行設定與客製化。

AI Library提供一個設計和運行AI代理的全面框架。它包括代理構建器、鏈協調、模型接口、工具整合及向量存儲支持。平台採用API優先的方法，附有豐富的文檔和範例項目。無論是創建聊天機器人、數據檢索代理還是自動化助手，AI Library的模塊化架構確保每個組件——如語言模型、記憶存儲和外部工具——都能被輕鬆配置、組合及在生產環境中監控。

AMOD 提供一個平台，可以在幾秒鐘內部署進階大型語言模型，例如 Meta Llama、Anthropic Claude 和 Amazon Titan。用戶可以從多個 API 架構中選擇，以確保與其他服務提供商如 OpenAI 的兼容性和便捷的遷移。該平台支持自動擴展，這使其非常適合尋求穩定且可擴展的 AI 解決方案的企業，且設置時間最短。

AskAtlasAI-Agent使開發者能夠部署能回應任何存儲在MongoDB Atlas中的文件集的自然語言查詢的AI代理。它協調LLM調用進行嵌入、搜尋與回應生成，管理對話上下文，並提供可配置的提示鏈。基於JavaScript/TypeScript，需求極少：連接您的Atlas叢集，提供OpenAI的認證，導入或引用您的文件，並用簡單的API開始查詢。它也支援擴展自訂排序功能、記憶體後端和多模型協調。