Agent Forge 提供模組化架構，用於定義、執行和協調 AI 代理。它內置任務調度 API 支持操作的排隊與並行，記憶模組支持長期上下文保持，以及插件系統能集成外部服務（如 LLM、資料庫、第三方API）。開發者可以快速原型設計、測試並在生產中部署代理，組合複雜的工作流程而無需管理底層基礎設施。

CL4R1T4S通過提供核心抽象：Agent、Memory、Tools和Chain，幫助開發者構建AI代理。代理可以使用LLM來處理輸入、調用外部函數，並在會話中維持上下文。記憶模塊可存儲對話歷史或領域知識。工具可以封裝API調用，讓代理能夠獲取數據或執行操作。鏈定義了多步複雜任務的序列，例如文檔分析、數據擷取或反覆查詢。框架透明處理提示模板、函數調用和錯誤處理。有了CL4R1T4S，團隊可以原型化聊天機器人、自動化流程和決策支持系統，利用Clojure的函數式範式和豐富生態系統。

LLM Maze Agent框架提供了一個基於Python的環境，用於構建能夠利用大型語言模型導航網格迷宮的智能代理。通過結合模塊化環境介面、思路鏈提示模板和啟發式規劃，代理迭代詢問LLM以決定移動方向，適應障礙物並更新其內部狀態表示。支持OpenAI和Hugging Face模型的開箱即用，並可配置迷宮生成和逐步調試，方便實驗不同策略。研究人員可以調整獎勵函數、定義自定義觀測空間，並視覺化代理路徑來分析推理過程。這種設計使得LLM Maze Agent成為評估LLM驅動規劃、教授AI概念和基準測試空間推理任務的多功能工具。

Nfig AI 提供 API，使開發人員能夠創建能夠處理網絡任務的 AI 代理，例如瀏覽、點擊和使用自然語言自動化互動。擁有易於整合的 SDK、強大的文檔和專注於安全高效的自動化，Nfig AI 有助於簡化複雜的網絡互動。像自我修復自動化和精確控制這樣的功能，使其成為尋求增強 AI 驅動工作流程的開發人員的強大工具。