Dialogflow CX聊天機器人是一個基於Google Dialogflow CX框架構建的AI驅動對話代理。它處理自然語言輸入，識別用戶意圖，並提取實體，以在多回合互動中維持情境感知對話。具備插槽填充、條件流和Webhook整合等功能，能在對話中動態獲取外部資料並觸發後端服務。該聊天機器人支持自定義事件處理、未識別查詢的後備策略，以及多語言設置，提供一致的回應。開發者可在Dialogflow CX控制台設計視覺狀態機，映射會話路徑並實時測試交互。可透過Webhook或客戶端SDK輕鬆部署，與網站、訊息平台和語音渠道整合，提升客戶服務、實現FAQ自動化，增加用戶粘性。

Layra旨在簡化開發由LLM驅動的代理，提供模組化架構，與各種工具和記憶儲存整合。它具有將任務拆解為子目標的規劃器、儲存會話和上下文的記憶模組，以及連結外部API或自訂函數的插件系統。Layra還支援多實例代理協作，讓多代理可以共同完成複雜流程，支援並行執行與任務委派。透過清楚的工具、記憶與策略定義抽象，開發者可以快速建立並部署客服支援、資料分析、RAG等智能代理。它與建模後端無框架限制，支援OpenAI、Hugging Face與本地LLM。

MCP Crew AI是一個面向開發者的框架，簡化了在協作團隊中創建和協調基於GPT的AI代理。通過定義管理員、工作員和監控員角色，它自動化任務委派、執行與監督。此套件內建支援OpenAI的API，具有模組化架構支持自訂代理插件，並配備CLI界面來運行和監控你的團隊。MCP Crew AI加速多代理系統的開發，讓建立可擴展、透明且易維護的AI驅動工作流程變得更輕鬆。

此框架允許用戶設計、配置並部署多個透過中心協調器以JSON訊息交流的AI代理。每個代理可以具有不同的角色、提示詞與記憶模組，並可通過實現提供者接口來插入任意LLM提供商。系統支持持久的對話記錄、動態路由和模組擴展，適用於模擬辯論、自動化客戶支持流程或協作多步文件生成，運行在Python中，並支援Docker用於容器化部署。

多代理 AI 編排允許自主 AI 代理團隊共同達成預設或動態目標。每個代理可配置獨特角色、能力和記憶存儲，通過中央協調器進行互動。該框架整合了 LLM 提供商（例如 OpenAI、Cohere）、向量資料庫（如 Pinecone、Weaviate）及用戶自定義工具。支援擴展代理行為、實時監控和日誌記錄，方便審核和除錯。適用於多步問答、自動內容生成或分散決策系統等複雜流程，通過抽象代理通信並提供模組化架構，加速開發和快速實驗部署。

NagaAgent是一個開源的Python庫，旨在簡化AI代理的創建、協調和擴展。它提供即插即用的工具集成系統、持久的對話記憶對象和異步多代理控制器。開發者可以將自定義工具註冊為函數，管理代理狀態，並安排多個代理之間的交互。此框架包括日誌功能、錯誤處理鉤子和快速原型設計的預設配置，非常適合構建複雜工作流程——如客戶支持機器人、數據處理管道或研究助理，且無需基礎設施負擔。

OM-Agent讓企業能在不需寫程式碼的情況下建立與部署由AI驅動的代理。其視覺化建構器讓用戶定義觸發條件、串接動作，並整合REST API、資料庫與第三方服務如Slack、電子郵件與CRM平台。代理可以處理資料、產生報告、排程任務與自動發送警示。透過抽象複雜性，OM-Agent加快智慧自動化工作流程的建立，減少開發成本與運作負擔，同時確保規模擴展與可靠性。

OpenAI Agent Swarm是一個模組化框架，旨在簡化跨不同任務的多個GPT驅動代理的協調工作。每個代理獨立運作，具有可自訂的提示詞和角色定義，而Swarm核心負責代理生命周期、訊息傳遞與任務排程。該平台包含定義複雜工作流程、即時監控代理互動與彙整結果的工具。通過將工作負載分配至專業化代理，用戶可以處理複雜的問題解決場景，從內容生成、研究分析到自動錯誤排除與資料摘要。OpenAI Agent Swarm與OpenAI API無縫整合，使開發者能快速部署多代理系統，並免於自建協調基礎架構。

Saga提供一個彈性的架構，用來建立規劃和執行多步工作流程的AI代理。核心組件包括將目標拆解為行動的規劃模組、用於對話及任務語境的記憶存儲，以及用於整合外部服務或腳本的工具登錄機制。代理以非同步方式運行，管理跨會話的狀態，並支持自訂工具的開發。Saga能快速原型化自主助理，自動化資料收集、警示和互動式問答等任務，皆可在您的Python環境中實現。

TreeInstruct 提供一個架構，建構層級式、基於決策樹的大型語言模型提示管道。用戶可以定義代表提示或函式呼叫的節點，根據模型輸出設置條件分支，並執行樹狀結構來引導複雜的工作流程。它支援與 OpenAI 及其他 LLM 提供者整合，並提供日誌記錄、錯誤處理及可客製化的節點參數，以確保多回合互動的透明度與彈性。

With AI Agents是一個用於在TypeScript中定義和協調多個AI代理的以程式碼為先的框架，每個代理具有不同職能，如規劃者、執行者和記憶模組。它內建記憶管理，以持久化上下文，並擁有函數調用子系統來整合外部API，以及用於互動會話的CLI界面。透過將代理組合成管道或層級結構，可實現複雜任務的自動化，例如資料分析管道或客戶支持流程，同時確保模組化、可擴展與易於客製化。

ChainML是一個強大的AI代理，促進工作流程自動化、數據分析和與各種應用程序的集成。它使用者能夠簡化重複性任務，改善基於數據的決策並提高整體生產力。使用者可以定義工作流程，跟踪進度，並利用AI見解進行明智的決策，使其成為尋求優化操作的組織的多用途工具。

Devon提供一整套工具，用於在Python應用中定義、協調和運行自主代理人。用戶可以設定代理目標、指定可調用的任務，並根據條件鏈接行動。透過與GPT等語言模型及本地向量存儲的無縫集成，代理人能捕捉並解釋用戶輸入、檢索上下文知識並制定計劃。框架支持長期記憶，通過可插拔的存儲後端，讓代理人能回憶過去的互動。內建監控和記錄元件能夠即時追蹤代理人表現，CLI與SDK則幫助快速開發與部署。適用於自動化客戶支持、資料分析流程和例行商業操作，Devon加快可擴展數字工作的創建。

Hyperbolic Time Chamber 提供一個彈性的環境，用來建構 AI 代理，包含記憶管理、語境窗口編排、提示鏈結、工具整合及執行控制等元件。開發者透過模組化積木定義代理行為，配置短長期記憶，並連結外部 API 或本地工具。該框架支持非同步、記錄與調試功能，促進快速迭代，讓在 Python 專案中部署複雜對話或任務導向代理更加便捷。

LinkAgent提供一個輕量級的微核心，用於構建具插拔元件的AI代理。用戶可以註冊語言模型後端、檢索模組與外部API作為工具，並運用內建的規劃器與路由器，組合成工作流程。LinkAgent支援記憶體處理器以保持上下文持續，動態調用工具，並設有可配置的決策邏輯進行複雜的多步推理。只需少量程式碼，團隊即可自動化問答系統、資料抽取、流程協調與報告產生等任務。

mcp-agent-graph為AI代理提供一個基於圖的調度層，使開發者可以將複雜的多步工作流程映射為有向圖。每個圖節點對應一個代理任務或函數，捕捉輸入、輸出和依賴。邊定義代理之間的數據流，確保正確的執行順序。引擎支持順序和並行執行模式，能自動解決依賴，並可與自定義Python函數或外部服務整合。內建的視覺化功能允許用戶檢查圖拓撲並進行調試。該框架簡化模組化、可擴展的多代理系統開發，用於數據處理、自然語言工作流程或結合多個AI模型的管道。

OpenAgents Builder提供一個視覺化的無代碼環境，使用者可以通過拖放代表LLM調用、邏輯分支和API動作的元件，來組合AI代理人的工作流程。該平台支援與OpenAI GPT和Anthropic的Claude等主要大型語言模型的整合，並允許建立自訂API連接器，以連結企業系統如CRM或資料庫。代理人能在不同會話中維持對話背景，並配備記憶模組。內建的模板可用於客戶支援、潛在客戶資格篩選和知識庫檢索，加快創建速度。配置完成後，代理人可在界面中直接測試，並通過嵌入代碼、外掛或與Slack和Microsoft Teams整合來部署。即時分析儀表板追蹤互動、用戶行為與績效指標，不斷優化代理人行為與準確度。

Scint是一個強大的無碼AI代理平台，讓用戶能組合、部署及管理自主多步流程。利用Scint的拖放界面，用戶可以定義代理行為、連接API及資料來源，並設定觸發條件。平台內建除錯、版本控制及即時監控儀表板。為技術與非技術團隊設計，Scint加快自動化開發，確保從資料處理到客戶支持的複雜任務可靠執行。

AgenticSearch是一個開源的Python工具包，用於構建自主AI代理，這些代理可以執行網絡搜索、整合數據並產生結構化答案。它集成了大型語言模型和搜索API，以協調多步工作流程：發出查詢、抓取結果、排序相關鏈接、提取關鍵段落和摘要調查結果。開發者可以自定義代理行為、鏈接動作並監控執行情況，打造研究助手、競爭情報工具或特定領域的數據收集器，而無需手動瀏覽。

AI-Agent是一個擴展性強的Python框架，旨在建立由OpenAI的GPT模型和LangChain驅動的自主代理。它包含Web搜尋、維基百科查詢、計算器功能和自定義工具整合模組，實現自動化研究、資料分析和腳本執行。用戶可以配置代理人以規劃多步任務、與API互動、產生報告以及執行複雜的工作流程，減少手動干預，提升開發、資料科學和商業流程的生產力。