Swarms.rs 是執行基於群組的 AI 代理程式的核心 Rust 運行時。它具有模組化插件系統以整合自訂邏輯或 AI 模型，點對點通信層以實現點對點消息傳遞，以及非同步執行器來調度代理行為。這些組件共同允許開發者設計、部署和擴展複雜的去中心化代理網絡，用於模擬、自動化和多代理協作任務。

DevLooper旨在簡化AI代理項目的端到端生命週期。只需一個命令，即可生成任務專用代理和逐步工作流程的樣板程式碼。它利用Modal的雲端原生執行環境，將代理作為可擴展、無狀態的函數運行，同時提供快速迭代的本地運行和除錯模式。DevLooper可處理有狀態的資料流、定期排程和內建的可觀察性。通過抽象化基礎設施細節，讓團隊聚焦於代理邏輯、測試和優化。與現有Python庫及Modal的SDK無縫整合，確保在開發、測試和生產環境中的安全、可重現部署。

Inngest AgentKit 提供一個完整的框架，用於在 Node.js 環境中開發 AI 代理。它利用 Inngest 的事件驅動架構，根據外部事件（如 HTTP 請求、排程任務或 Webhook 呼叫）來觸發代理工作流程。該工具包包含模板渲染實用工具，用以構建動態回應，內建狀態管理以維持會話上下文，並與外部 API 及語言模型進行無縫整合。代理可以即時流式傳輸部分回應，管理複雜邏輯，並藉由錯誤處理與重試機制協調多步流程。透過抽象化基礎設施和工作流程，AgentKit 讓開發者專注於設計智能行為，減少樣板代碼，加快對話助理、資料處理流程及任務自動化機器人的部署。

Agentic Workflow是一個聲明式框架，使開發者能夠通過鏈接多個具有可定制角色、提示和執行邏輯的LLM代理人來定義複雜的AI工作流程。它支持任務調度、狀態管理、錯誤處理和插件集成，實現代理人與外部工具之間的無縫交互。該庫使用Python和YAML配置來抽象代理人定義，支持異步執行流程，並通過自定義連接器和插件擴展功能。作為開源項目，它包括詳細的範例、模板和文檔，幫助團隊加速開發與維護複雜的AI代理生態系統。

AI Agent Example是一個實作範例存儲庫，適合想建立智慧代理且由大型語言模型（LLM）支援的開發者與研究人員。專案包含範例碼，涵蓋代理規劃、記憶存儲與工具調用，展示如何整合外部API或自訂功能。它配備一個簡單的對話介面，能解析使用者意圖、制定行動計畫，並呼叫預定義工具來執行任務。開發者可依照範例，擴展數據排程、網頁爬取或自動資料處理等新功能。此範例採用模組化架構，加速人工智慧驅動工作流程與個性化數位助理的實驗，並提供代理協調與狀態管理的實務流程洞察。