Avalon-LLM是一個基於Python的多智能體AI框架，用於在協調環境中管理多個由LLM驅動的智能體。每個智能體可以配置特定的工具，包括網路搜索、文件操作和自定義API，以執行專門任務。該框架支持存儲對話背景與長期知識的記憶模組、用於改進決策的思考鏈推理，以及內建的性能評估流程以進行基準測試。Avalon-LLM提供模組化插件系統，方便開發者輕鬆添加或替換組件，例如模型提供者、工具包和記憶存儲。透過簡單的配置文件和命令列介面，用戶可以部署、監控和擴展符合研究、開發及生產用例的自主AI工作流程。

GoLC 為開發者提供一個完整的工具包，用於在 Go 中構建語言模型鏈和代理。其核心包括鏈管理、可定制的提示模板，以及與主要 LLM 提供商的無縫整合。藉由文檔加載器和向量存儲，GoLC 能實現嵌入式檢索，支持 RAG 工作流程。該框架支持有狀態的記憶模組以便於對話環境，還有輕量的代理架構可協調多步推理及工具調用。其模組化設計允許集成自定義工具、資料來源及輸出處理器。以 Go 原生性能和最低依賴，GoLC 簡化 AI 管道開發，非常適合構建聊天機器人、知識助理、自動化推理代理以及生產級後端 AI 服務。

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。

openai-agents-python是一個全面的Python套件，旨在協助開發者構建完全自主的AI代理。它提供代理規劃、工具整合、記憶狀態及執行循環的抽象。使用者可以註冊自定義工具，指定代理目標，並讓框架協調逐步推理。此庫還包含測試和記錄代理操作的工具，方便迭代行為與排解複雜的多步任務。

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。

Llama-Agent 是一個以開發者為中心的工具包，用於創建由大語言模型驅動的智能 AI 代理。它提供工具整合以調用外部 API 或函數、記憶管理以儲存與檢索上下文，以及思維鏈規劃來拆解複雜任務。代理能執行動作、與自訂環境互動，並透過插件系統調整。作為一個開源專案，支持方便擴展核心元件，能在各個領域快速實驗與部署自動化工作流程。

LLMLing代理是一個模組化框架，用於建立、配置和部署由大型語言模型驅動的人工智能代理。用戶可以實例化多個代理角色，連接外部工具或API，管理對話記憶，並協調複雜的工作流程。平台包含一個基於瀏覽器的實驗場，可視化代理互動、記錄訊息歷史，並允許實時調整。借助Python SDK，開發者可以撰寫自定義行為、整合向量數據庫，並通過插件擴展系統。LLMLing代理通過提供可重用組件和清晰抽象，簡化聊天機器人、數據分析機器人和自動化助手的創建流程，促進多代理協作。

Minerva 是一個可擴展的 AI 代理框架，設計用來利用大型語言模型自動化複雜工作流程。開發者可以整合外部工具，例如網絡搜尋、API 呼叫或檔案處理器，定義自訂的規劃策略，並管理對話或持久存儲的記憶。Minerva 支援同步與非同步的任務執行，可配置的日誌記錄與插件架構，使原型設計、測試和部署智能代理變得容易，這些代理能在現實場景中進行推理、規劃和工具使用。

NaturalAgents是一個開源的Python函式庫，旨在簡化LLM驅動代理的建立與部署。它提供記憶管理、情境追蹤和工具整合模組，使代理能在長時間的會話中存取及回憶資訊。階層式規劃器協調多步推理及行動，擴展系統支持自訂插件及外部API調用。內建日誌記錄與分析功能，使開發者能監控代理表現並除錯工作流程。NaturalAgents同時支援同步與非同步執行，適用於互動與自動化管線。

OperAgents是一個面向開發者的工具包，用於建立和協調使用GPT等大型語言模型的自主代理。它支持定義自訂的代理類別、整合外部工具（API、資料庫、程式碼執行），並管理代理記憶以保持上下文。通過可配置的管道，代理能執行如研究、摘要和決策支援等多步任務，同時動態調用工具並維持狀態。該框架包括監控代理性能、自動錯誤處理和擴展代理執行的模組。藉由抽象化LLM交互與工具管理，OperAgents加速在自動化客戶支援、資料分析和內容生成等領域的AI驅動工作流程開發。

Rusty Agent 是一個輕量但強大的 Rust 函式庫，旨在簡化運用大型語言模型的自主 AI 代理的創建。它引入核心抽象如 Agent、Tools 和 Memory，允許開發者定義自訂工具集成（例如 HTTP 客戶端、知識庫、計算器）並以程式化方式協調多步對話。支持動態提示構建、串流回應和會話間的上下文記憶存取。與 OpenAI API（GPT-3.5/4）無縫集成，亦可擴展支持其他 LLM 提供者。Rust 提供的強型別和高效能保障安全且併發執行代理工作流程。應用範例包括自動資料分析、互動式聊天機器人、任務自動化管道等，讓 Rust 開發者能在應用中嵌入智慧型語言驅動的代理。

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。

Servant AI充當您的虛擬助手，結合了許多工具和資源，以簡化您的任務。無論您需要從照片中去除背景、生成專業的電子郵件簽名，還是創建吸引人的個人資料照片，Servant AI都能提供無縫的體驗。擁有超過200種工具的廣泛列表，用戶可以高效操作，而無需在不同平台上註冊。這個工具是為日常個人、專業人士和尋求最大化生產力及簡化工作流程的團隊設計的。

SimplerLLM為開發者提供最簡化的API，用於組合LLM鏈、定義代理操作以及編排工具調用。內建存儲記憶、提示模板和輸出解析的抽象層，使用戶能快速建立可保持上下文的對話代理。該框架可無縫整合OpenAI、Azure和HuggingFace模型，並支持可插拔的搜尋、計算器與自定義API工具包。其輕量核心減少依賴，促進敏捷開發，並輕鬆在雲端或邊緣部署。不論是建立聊天機器人、QA助手或任務自動化器，SimplerLLM都能簡化端到端的LLM代理流程。

sma-begin建立一個精簡的代碼基底，用於創建AI 驅動的代理，通過抽象處理輸入、決策邏輯和輸出生成等通用元件。它的核心為一個代理迴圈，查詢LLM，解譯回應，並可選擇性執行整合的工具，如HTTP客戶端、檔案處理器或自訂腳本。記憶模組讓代理可以回想先前的互動或上下文，而提示串聯則支援多步驟工作流程。錯誤處理則會捕捉API失敗或不正確的工具輸出。開發者只需定義提示、工具和預期行為。藉由最少的樣板碼，sma-begin加速聊天機器人、自動化腳本或領域專用助理在任何支援Python的平台上的原型開發。

Steel 是一款以開發者為中心的框架，旨在加快在生產環境中建立和運作Llm 驅動代理的速度。它提供供主要模型 API 使用的供應商中立連接器、記憶體存儲（快取與持久）、內建工具調用範本、自動快取回應，以及詳細的追蹤功能，用於提升可觀察性。開發者可以定義複雜的代理流程，整合自訂工具（如搜尋、資料庫查詢和外部 API），並處理串流輸出。Steel 簡化了協調的複雜性，使團隊能專注於商業邏輯，快速迭代 AI 驅動的應用。

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。

ToolAgents是一個模組化的開源AI代理框架，將大型語言模型與外部工具整合，實現複雜的工作流程自動化。開發者通過集中式註冊表註冊工具，定義像API呼叫、資料庫查詢、程式碼執行與文件分析等任務端點。代理可以規劃多步操作，依據LLM輸出動態調用或鏈接工具。該框架支援串列與平行任務執行、錯誤處理，以及可擴展的插件擴充，並藉由Python API簡化智能代理的建構、測試與部署，促進資料擷取、內容生成、腳本執行與文件處理，加速原型開發與擴展自動化範圍。

A2A4J 是一個輕量級的 Java 框架，專為構建自主式 AI 機器人而設計。它提供機器人、工具、記憶與規劃者的抽象，支援任務的異步執行以及與 OpenAI 及其他 LLM API 的無縫整合。其模組化設計允許用戶定義自訂工具與記憶儲存，協調多步驟工作流程以及管理決策循環。內建錯誤處理、記錄與擴展性，加速智慧 Java 應用與微服務的開發。

AI-Agents提供一個靈活的代理架構，協調語言模型規劃器、持久記憶模塊和可插拔的工具包。開發者定義HTTP請求、文件操作和自定義邏輯的工具，然後配置LLM規劃器以決定調用哪個工具。記憶存儲上下文和會話歷史。該框架處理異步執行、錯誤修復和日誌記錄，加快智能助手、數據分析器或自動化機器人原型開發，而無需重新發明核心協調邏輯。