語言代理系統是一個開源Python框架，設計用於建構利用語言模型來規劃和執行任務的智慧代理。它包含記憶管理、工具註冊、規劃器和執行器等組件，使代理能維持上下文、呼叫外部API、進行網路搜尋與自動化工作流程。可透過YAML調整配置，支援多個LLM供應者，加速聊天機器人、內容摘要器及自主助理的原型設計。開發者亦可擴展功能，包括自訂工具與記憶後端，並在本地或伺服器上部署代理。

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。

Multi-Agent-AI-Dynamic-Interaction提供一個靈活的環境，用於設計、配置和運行由多個自主AI代理組成的系統。每個代理可以被賦予特定的角色、目標和通訊協議。該框架管理訊息傳遞、會話上下文及序列或並行的交互。它支持與OpenAI GPT、其他大型語言模型API以及自定義模組的整合。用戶通過YAML或Python腳本定義場景，指定代理細節、工作流程步驟和停止條件。系統記錄所有交互，用於調試和分析，並允許對代理行為進行細粒度控制，以進行協作、談判、決策和解決複雜問題的實驗。

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.

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。

Eunomia採用以配置為優先的方法來協調AI代理。通過YAML，用戶定義代理角色、提示模板、工具整合、記憶存儲和分支邏輯。該框架支持同步/異步工具、檢索增强生成和思維鏈提示。可擴展的插件系統允許自定義工具、記憶後端和日誌整合。Eunomia的命令行工具支持項目骨架建立、配置驗證和本地或雲端運行代理。這使團隊能快速原型設計，迭代對話流程，並在無需大量定制開發的情況下維護代理方案。

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。

OpenMAS旨在促進去中心化AI代理和多智能體協調策略的開發與評估。其具有模組化架構，允許用戶定義自訂的代理行為、動態環境模型和代理間訊息傳遞協議。框架支援基於物理的模擬、事件驅動的執行，以及AI演算法的插件整合。用戶可通過YAML或Python配置場景、視覺化代理互動，並利用內建分析工具收集性能指標。OpenMAS簡化了在群智能、合作機器人和分散式決策等研究領域的原型設計。

Pillar是一個完整的AI代理框架，旨在簡化智能多步工作流程的開發與部署。它具有模組化架構，包括任務拆解的規劃器、保持上下文的記憶存儲，以及可透過外部API或自訂程式碼執行動作的執行器。開發者可以用YAML或JSON定義代理管道、整合任何LLM供應商，並透過自訂插件擴展功能。Pillar內建異步執行與上下文管理，減少模板重複程式碼，加快聊天機器人、資料分析助手和自動化商務流程等AI驅動應用的上市時間。

Simple Playgrounds提供一個模塊化的平台，用於建立交互式的2D網格環境，代理人在其中可以導航迷宮、與物件互動並完成任務。用戶可以通過簡單的YAML或Python腳本來定義環境佈局、物體行為和獎勵函數。內建的Pygame渲染器提供實時可視化，且基於步驟的API確保與Stable Baselines3等RL庫的無縫集成。支援多代理、多碰撞偵測及可自訂的物理參數，Simple Playgrounds讓原型設計、基準測試與教育演示算法變得更便利。

本質上，SpongeCake是一個建立在Langchain之上的高層抽象層，旨在加速AI代理的開發。它內建支援註冊工具——如網路搜尋、資料庫連接器或自定義API——管理提示範本，並持久化對話記憶。透過程式碼或YAML配置，團隊可以以聲明方式定義代理行為、串連多步驟工作流程，以及啟用動態工具選擇。包含的CLI便於本地測試、除錯與部署，非常適合用來建立聊天機器人、任務自動化以及領域專用助手，且避免重複樣板碼。

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 Nexus提供一個模組化架構，用於設計、設定和運行互聯的AI代理人，這些代理人合作完成複雜任務。開發者可以動態註冊代理人，透過Python模組自訂行為，並利用簡單的YAML配置定義通信流程。內建訊息路由器確保代理人間資料的可靠傳遞，整合的日誌記錄和監控工具幫助追蹤績效和偵錯工作流程。支援OpenAI和Hugging Face等熱門AI庫，使Agent Nexus能輕鬆整合多種模型。無論是原型研發、建立自動化客服助手，或是模擬多代理環境，Agent Nexus都能協助簡化合作型AI系統的發展與測試，涵蓋學術研究到商業部署。

AgentIn 是一個基於 Python 的 AI 代理框架，旨在加速對話與任務驅動代理的開發。它提供內建記憶模塊以持久化上下文，動態工具整合以調用外部 API 或本地函數，以及靈活的提示模板系統用於定制交互。多代理協調可實現平行工作流程，而日誌和緩存則提升可靠性與可審計性。可通过 YAML 或 Python 代碼輕鬆配置，AgentIn 支援主要 LLM 提供商，並可透過自定義插件擴展域特定功能。

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。

Cognita提供一個模組化架構，用於建構RAG應用：導入和索引文件、選擇OpenAI、TrueFoundry或第三方的嵌入提供者，並用YAML或Python DSL來配置檢索管道。其整合的前端界面讓你測試查詢、調整檢索參數並視覺化向量相似度。驗證完成後，Cognita提供Kubernetes和無伺服器環境的部署模板，可幫助你在生產環境中擴展知識驅動的AI助手，同時具備監控和安全性。

Dive是一個基於Python的開源框架，旨在創建和運行能夠執行多步任務、且需要最少手動干預的自主AI代理。通過在簡單的YAML配置文件中定義代理配置文件，開發者可以指定API、工具和記憶模組，用於數據檢索、分析和管道協調。Dive管理上下文、狀態和提示工程，允許靈活的工作流程，並具有內建錯誤處理和日誌記錄。其模組化的架構支持廣泛的語言模型和檢索系統，方便組建用於客戶服務自動化、內容生成和DevOps流程的代理。該框架可以從原型擴展到生產，提供CLI命令和API端點，便於與現有系統集成。

動態多智能體RAG路徑提供模塊化架構，每個智能體處理特定任務，如文件檢索、向量搜索、上下文摘要或生成，而中心協調器則動態路由輸入和輸出。開發者可以定義自定義智能體，通過簡單的配置文件組裝管道，並利用內建的日誌記錄、監控與插件支持。此框架加快複雜RAG解決方案的開發，實現自適應任務分解與並行處理，以提升吞吐量和準確率。

Ollama Workflows 是一個以 Ollama LLM 框架為基礎的開放原始碼可配置 AI 代理管道庫。它提供數十個現成的工作流程，例如摘要、翻譯、程式碼審查、資料擷取、電子郵件草稿等，可在 YAML 或 JSON 定義中串聯。用戶安裝 Ollama、克隆儲存庫、選擇或自訂工作流程，並通過 CLI 運行。所有處理皆在本機本地完成，保護資料隱私，同時讓您能快速迭代並在專案間保持結果一致。