Llamator是一個開源的JavaScript函式庫，讓開發者可以在統一的管道中，透過結合記憶模組、工具整合與動態提示模板，建立自主AI代理。它協調規劃、行動執行與反思循環，以處理多步驟任務，支援多個LLM提供者，並允許自定義工具來進行API調用或資料處理。利用Llamator，你可以快速在網頁或Node.js應用中原型化聊天機器人、個人助理及自動化工作流程，並且享有模組化架構，方便擴展與測試。

OSU NLP Middleware是一個輕量級的Python框架，簡化AI代理系統的開發。它提供一個核心代理循環，協調自然語言模型與作為插件定義的外部工具功能的交互。該框架支持流行的LLM供應商（如OpenAI、Hugging Face等），並允許開發者註冊用於資料庫查詢、文件檢索、網絡搜索、數學計算和RESTful API調用等任務的自定義工具。Middleware管理對話歷史，處理速率限制，並記錄所有互動。它還提供可配置的快取和重試策略，以提升可靠性，讓用戶能輕鬆建立智能助理、聊天機器人和自主工作流程，且代碼量最小化。

MixAgent提供即插即用的架構，讓開發者定義提示、連接多個LLM後端並整合外部工具（API、數據庫或代碼）。它協調規劃和執行循環，管理代理的記憶以支持狀態交互，並記錄思考鏈推理。用戶可以快速原型設計助手、資料擷取器或自動化機器人，無需從零構建協調層，從而加速AI代理的部署。

Noema Declarative AI允許開發者及研究人員以高層次、聲明性方式指定AI代理及其工作流程。通過撰寫YAML或JSON配置檔，你可以定義代理、提示、工具及記憶模塊。Noema執行時解析這些定義，載入語言模型，逐步執行流程每個階段，處理狀態和上下文，並回傳結構化結果。此方式減少樣板碼、提升重複性、並將邏輯與執行分離，非常適合原型設計聊天機器人、自動化腳本與研究實驗。

PySpur提供一個整合的環境，讓你可以透過友善的節點介面建構、測試和部署AI代理。開發者可以拖曳模組化的區塊（如語言模型呼叫、資料取得、決策分支和API互動），組成行動鏈條。即時模擬模式允許工程師驗證邏輯、檢查中間狀態並在部署前除錯工作流程。PySpur亦支持版本控制、性能分析，並能一鍵部署到雲端或內部基礎設施。支援可插拔的連接器及主流大型語言模型及向量資料庫，團隊能快速原型複雜的推理代理、自動化助理或數據管道。其開源且可擴展的架構，將複雜程式碼和基礎建設開銷降至最低，加快迭代步伐，打造更可靠的代理方案。

Tongui Agent提供模組化架構，用於創建能夠維持對話狀態、利用外部工具並協調多個子代理的AI代理。開發者可以配置LLM後端、定義自定義行動，並附加記憶模組來存儲上下文。該框架包含SDK、CLI和中介層鉤子，以便實現觀測性，方便整合至網頁或Node.js應用程序中。支援的LLM包括OpenAI、Azure OpenAI及開源模型。

WanderMind 提供模組化架構，用於建構自我引導的 AI 代理。它管理持久的記憶庫以在會話間保留上下文，整合外部工具和 API 以擴展功能，並通過可自定義的規劃器協調多步推理。開發者可以連接不同的 LLM 供應商、定義異步任務，並用新工具適配器擴展系統。此框架加速自主工作流程的實驗，應用範圍從想法探索到自動化研究助手，無需大量工程負擔。

ChatStreamAiAgent為開發者提供一個輕量級的Python工具包，用於實現能夠實時傳輸生成中Token的AI對話代理。它支持多個LLM提供者、異步事件掛鉤，以及方便集成到Web或控制台應用程序中。內置的上下文管理和提示模板，讓團隊能快速原型化會話助手、客戶支持機器人或互動教學，同時提供低延遲的實時反應。

CopilotKit是一個開源的Python框架，設計給開發者建立客製化的AI代理。其模組化架構允許註冊和配置工具——如檔案系統存取、網路搜尋、Python REPL和SQL連接器——並將它們與支援的LLM結合。內建的記憶模組可用於持久化對話狀態，LangGraph則用來定義複雜任務的結構化推理流程。代理可在腳本、網頁服務或CLI應用部署，並支持雲端擴展。CopilotKit無縫與OpenAI、Azure OpenAI及Anthropic模型協作，強化自動化流程、聊天機器人及資料分析機器人。

ElizaOS 提供一套強大的工具，用於在 TypeScript 項目中設計、測試和部署自主 AI 代理。開發者可以定義代理角色、目標和記憶層級，並利用 ElizaOS 的規劃系統來設計任務流程。其模組化連接器架構簡化了與通信平台—如 Discord、Telegram、Slack、X—及 Web3 匹配器的整合。ElizaOS 支援多個 LLM 後端（OpenAI、Anthropic、Llama、Gemini），實現模型之間的無縫切換。插件支援擴展功能，包含自訂技能、記錄和可觀察性。借助 CLI 和 SDK，你的團隊可以微調代理配置，監控即時表現，並在雲端或本地環境中擴展部署。ElizaOS 讓企業能自動化客戶互動、社群媒體參與和業務流程，創造自主數位工作者。

pyafai是開源的Python函式庫，協助開發者設計、配置與執行自主式AI代理。它提供可插拔模組，用於管理記憶以保存上下文、整合工具以呼叫外部API、環境監控器、決策規劃器，以及用於管理代理循環的協調器。其日誌與監控功能提供代理效能與行為的可視性。pyafai支援主要LLM供應商，允許建立自訂模組，並降低樣板碼數，使團隊能快速原型化虛擬助理、研究機器人與自動化工作流程，並完整掌控每個元件。

Spellcaster採用結構化方法構建AI代理，通過‘咒語’——結合提示、邏輯與工作流程。開發者編寫YAML配置文件，來定義代理的角色、輸入、輸出與協調步驟。CLI工具執行咒語，傳遞訊息，並與OpenAI、Anthropic等LLM API無縫整合。Spellcaster追蹤執行日誌，保存對話上下文，並支持自定義插件進行前後處理。其除錯界面能視覺化調用序列與資料流程，方便辨識提示失敗與性能問題。藉由抽象複雜的協調模式與標準化提示範本，減少開發負擔，確保跨環境的一致代理行為。

AgentServe 提供一個統一界面，用於建立和部署 AI 代理。用戶在配置檔或程式碼中定義代理行為，整合外部工具或知識來源，並在 REST 終點暴露代理。框架內建模型路由、並行請求、健康檢查、日誌記錄和量測。模組化設計允許插拔新模型、定制工具或排程策略，非常適合構建聊天機器人、自動化工作流程及多代理系統，且具備可擴展性與可維護性。

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。

AgentScope是一個面向開發者的框架，旨在簡化智能代理的創建，透過模組化組件提供動態規劃、上下文記憶存儲和工具/API整合。它支援多個LLM後端（OpenAI、Anthropic、Hugging Face），並提供可自行定義的任務執行、答案合成和資料檢索管道。其架構支持快速原型化會話機器人、流程自動化代理和研究助理，同時保持擴展性和可擴充性。

Agentic Solver提供一個完整工具組，讓開發能運用大型語言模型（LLMs）來解決實際問題。它包含任務拆解、規劃、執行和結果評估的組件，協助代理將高階目標拆解為有序行動。用戶可整合外部API、自訂函式和記憶存儲，以擴充代理能力，而內建記錄與重試機制確保韌性。此框架使用Python撰寫，支援模組化流程和彈性prompt範本，加速實驗範圍。無論自動化客戶支援、資料分析或內容產出，Agentic Solver皆能簡化整個生命週期，從初始設定、工具註冊到持續監控和效能優化。

Agents-Deep-Research旨在通過提供模組化、可擴展的程式碼庫，簡化自主AI代理的開發與測試。它具有將用戶定義目標分解為子任務的任務規劃引擎、存儲與檢索上下文的長期記憶模組，以及允許代理與外部API和模擬環境互動的工具整合層。框架還提供評估腳本和基準工具，用於衡量代理在各種場景中的性能。基於Python，並可適配多種LLM後端，幫助研究人員和開發者快速原型化新型代理架構，進行可重複的實驗，並比較不同的規劃策略。

AnYi AI代理框架幫助開發者將自主AI代理整合到他們的應用中。代理可以規劃並執行多步任務，利用外部工具和API，並通過可配置的記憶模組保持對話上下文。該框架抽象化了與各種LLM提供商的交互，並支持自定義的工具和記憶後端。配備內建的日誌、監控和異步執行功能，AnYi加快了智能助手在研究、客戶支持、數據分析或任何需要自動推理與行動的工作流程中的部署。

AnyAgent 是一個靈活的代理框架，使開發者能構建具備推理、規劃和執行多領域任務的智慧代理。它提供內建的行動鏈接規劃器，用於串聯動作，配置長短期記憶存儲以保持上下文，並可輕鬆連接外部工具與 API。透過簡單的聲明式 DSL，用戶可定義自定義技能，嵌入事件日誌，並在不同 LLM 後端間無縫切換。無論是客戶支援機器人、資料分析助手或研究原型，AnyAgent 都能提供堅實的架構、模組化元件與擴展性，加速實務化自動化場景的代理建立。

ModelScope Agent提供一個模組化的Python框架，用於協調自主AI代理。它具有外部工具（API、資料庫、搜尋）插件整合、對話記憶以保存上下文，以及可定制的代理鏈，用於處理知識檢索、文件處理和決策支援等複雜任務。開發者可以配置代理角色、行為和提示，並運用多個LLM後端來優化生產環境中的性能與穩定性。