gym-llm 擴展了 OpenAI Gym 生態系統，定義文本環境，讓 LLM 代理透過提示與動作互動。每個環境遵循 Gym 的步驟、重置與渲染慣例，輸出文本觀察並接受模型產生的回應作為動作。開發者可指定提示範例、獎勵計算與終止條件，打造複雜的決策與對話基準。整合流行的 RL 函式庫、日誌工具與可配置的評估指標，促進端到端的實驗。不論是評估 LLM 解謎、管理對話或導航結構化任務，gym-llm 提供標準化、可複現的研究與進階語言代理開發框架。

LangChain AI Scientist V2 利用大型語言模型與 LangChain 的代理框架，協助研究人員完成科學流程的每個階段。它可以吸收學術論文進行文獻回顧、生成新假設、設計實驗流程、撰寫實驗報告，並產生資料分析程式碼。用戶可透過 CLI 或筆記本互動，並用提示模板與配置設定自訂任務。它通過串連多步推理鏈，提升研究速度、減少手動工作，並確保結果可重複。

WorFBench是一個全面的開源框架，用於評估建構於大型語言模型上的AI代理能力。它提供多樣化的任務，例如行程規劃、程式碼生成流程等，每個任務都具有明確的目標和評估指標。用戶可以配置自訂的代理策略，透過標準化API整合外部工具，以及運行自動化評估，記錄在任務分解、規畫深度、工具調用準確率及最終輸出品質方面的表現。內建的視覺化儀表板能輕鬆追蹤每個代理的決策路徑，方便識別優缺點。WorFBench模組化設計，使得新增任務或模型非常快速，同時促進可重複的研究與比較。