Agent Forge 透過提供 CLI 骨架命令簡化整個 AI 代理開發周期，這些命令用於生成樣板程式碼、對話範本與配置設定。開發者可以定義代理角色、附加 LLM 提供者，以及利用 YAML 或 JSON 描述文件整合外部工具（例如向量資料庫、REST API 和自定義插件）。此框架支持本地執行、互動測試，以及將代理打包成 Docker 映像或無伺服器函數，方便部署。內建日誌記錄、環境配置檔與 VCS 鉤子簡化除錯、協作與 CI/CD 流程。這個靈活的架構支持建立聊天機器人、自動研究助手、客戶支援機器人，以及端到端自動化數據流程，僅需最小設定。

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。

LLM-Culture 提供結構化方法，將組織文化融入大型語言模型的互動中。首先在簡單的設定檔中定義品牌的價值觀與風格規則，接著提供一系列模板來強制執行這些指導方針。產出後，內建評估工具會衡量是否符合您的文化標準，並標示出任何不一致之處。最後，將此框架與您的 LLM 管道整合，無論透過 API 或本地部署，都能維持一致的語調、倫理與品牌個性。

Multiagent_system提供了一套完整的工具包，用於構建和管理多智能體環境。用戶可以定義自訂模擬場景、指定智能體行為，並利用預先實現的算法如DQN、PPO和MADDPG。該框架支持同步和異步訓練，使智能體能同時或輪流互動。內建的通信模組促進智能體間的訊息傳遞，用於合作策略。通過YAML文件簡化實驗配置，結果自動記錄為CSV或TensorBoard格式。視覺化脚本幫助解釋智能體軌跡、獎勵演變和通信模式。Designed for research and production workflows, Multiagent_system seamlessly scales from single-machine prototypes to distributed training on GPU clusters.

FreeThinker 提供模組化架構，用於定義能自主執行任務的 AI 代理，藉由利用大型語言模型、記憶體模組和外部工具。開發者可以透過 Python 或 YAML 配置代理，插入用於網路搜尋、數據處理或 API 呼叫的自訂工具，並使用內建的規劃策略。該框架處理逐步執行、情境保留與結果彙整，使代理可以在研究、自動化或決策支援工作流程中免手動操作。