CompliantLLM為企業提供端到端的大型語言模型部署合規解決方案。透過整合CompliantLLM的SDK或API閘道，所有LLM互動都會被攔截並根據用戶定義的政策進行評估，包括資料隱私規則、行業特定規範和企業治理標準。敏感資訊會自動遮蔽或掩碼，確保受保護的資料不會離開組織。平台會產生不可篡改的審計日誌和視覺化儀表板，使合規負責人和安全團隊能監控使用模式、調查潛在違規，並產生詳細合規報告。藉由可自定義的政策範本和基於角色的存取控制，CompliantLLM簡化政策管理、加快準備審計，並降低AI工作流程中的違規風險。

可控RAG框架提供一個模組化的方法來建構檢索增強生成系統。它允許配置和串聯檢索組件、記憶模塊以及生成策略。開發者可插入不同的大型語言模型（LLM）、向量資料庫和策略控制器，以調整文檔在生成前的提取和處理方式。基於Python，包含索引、查詢、對話歷史追蹤和行動控制流程等工具，適用於聊天機器人、知識助手及研究工具。

CrewAI Studio是一個基於網頁的平台，允許開發者設計、可視化和監控多代理AI工作流程。用戶可以透過圖形畫布配置每個代理的提示語、鏈式邏輯、記憶設置及外部API集成。該工作室連接到流行的向量資料庫、LLM提供者和插件端點。它支援即時除錯、對話記錄追蹤，以及一鍵部署到自定義環境，簡化了強大數位助理的建立。

DataWhisper使用模組化的代理架構來分析自然語言問題，生成精確的SQL查詢，並在多種資料庫系統中執行。它包含對話式AI代理，可處理上下文、錯誤檢查和優化，使用戶可以在不用撰寫SQL的情況下獲取見解。通過插件介面，DataWhisper可整合自定義解析器、資料庫驅動及LLM後端，適用於企業分析、報告和互動式資料驅動應用。它通過自動化重複任務簡化流程，支援多種SQL方言（如MySQL、PostgreSQL、SQLite），並記錄查詢歷史以符合審計要求。代理與主流的LLM API通信，提供錯誤處理和即時反饋，亦可通過RESTful端點整合至網路服務或聊天機器人。

Dial4JaCa 是一個 Java 庫插件，適用於 JaCaMo 多智能體平台，攔截智能體間的訊息，編碼代理意圖，並通過 LLM 後端（OpenAI、本地模型）路由。它管理對話上下文，更新信念庫，並將回應生成整合到 AgentSpeak(L) 的推理週期中。開發者可以自訂提示語、定義對話工件以及處理異步調用，使代理能解讀使用者語句、協調任務並擷取外部資訊。其模組化設計支持錯誤處理、日誌記錄和多 LLM 選擇，非常適合研究、教育及快速原型建構對話式多智能體系統。

Easy-Agent 加速 AI 代理開發，提供一個模組化框架，將 LLM 與外部工具、記憶會話追蹤和可配置的操作流程集成。開發者首先定義一組工具封裝器，暴露 API 或可執行文件，然後使用所需的推理策略（如單步、多步鏈式思考或自定義提示）實例化代理。框架管理上下文，根據模型輸出動態調用工具，並通過會話記憶追蹤對話歷史。支持異步執行平行任務，並具有健全的錯誤處理，確保代理穩定運行。通過抽象複雜的協調，Easy-Agent 賦能團隊以最小設置部署智能助手，用於自動化研究、客戶支援、資料擷取流程和排程助手等用例。

EasyAgent提供了一個用於Python中建構自主AI代理的全面框架。它支持插拔式的LLM後端，例如OpenAI、Azure和本地模型，客製化的規劃與推理模組、API工具整合，以及持久記憶存儲。開發者可以透過簡單的YAML或程式碼配置定義代理行為，利用內建的函數調用存取外部資料，並協調多個代理以完成複雜的工作流程。EasyAgent還具有記錄、監控、錯誤處理和擴展點，方便客製化實作。其模組化架構能加速原型設計與專門領域如客戶服務、資料分析、自動化以及研究的代理部署。

FAgent 提供模組化架構來建立 AI 代理，包括環境抽象、策略介面和工具連接器。支援與流行的 LLM 服務整合，實現上下文保持的記憶管理，並提供用於日誌記錄和監控代理行為的可觀察層。開發者可定義自訂工具與行動，協調多步工作流程，並運行基於模擬的評估。FAgent 還包含資料收集、性能指標和自動化測試的插件，適用於研究、原型設計及多領域自主代理的生產部署。

Graphium是一個知識圖譜與LLM的協調框架，支持結構化數據的輸入、語義嵌入的創建，以及用於問答和聊天的混合檢索。它與流行的LLM、圖形數據庫和向量存儲集成，實現可解釋的圖形驅動AI代理。用戶可以可視化圖結構、查詢關係並進行多跳推理。它提供RESTful API、SDK和Web UI，用於管線管理、查詢監控和提示自定義，非常適合企業知識管理和研究應用。

Flock提供一個友好的模組化框架，用於串聯多個LLM調用、管理對話記憶並將外部工具整合到自主代理人中。支援非同步執行和插件擴展，使Flock能細緻掌控代理人的行為、觸發器和上下文管理。在Node.js和瀏覽器環境均可無縫運作，讓團隊能快速原型化聊天機器人、資料處理流程、虛擬助理及其他由AI驅動的自動化解決方案。

FlyingAgent 提供一個模組化架構，利用大型語言模型來模擬能進行推理、規劃和執行多領域動作的自主代理。代理擁有內部記憶以保留上下文，並能整合外部工具進行網頁瀏覽、資料分析或第三方API調用。框架支援多代理協調、插件擴展及可定製的決策策略。開放設計讓開發者可自訂記憶後端、工具整合和任務管理器，應用於客戶支援自動化、研究協助、內容生成流程及數位 workforce 協調。

GenAI Processors 提供一套可重複使用且可配置的處理器庫，用於建立端到端的生成式 AI 工作流程。開發者可以引入文件、將其分割成語意區塊、生成嵌入、存取和查詢向量、應用抽取策略，並動態構建提示詞以呼叫大型語言模型。其即插即用設計方便擴充自訂處理步驟，無縫整合 Google Cloud 服務或外部向量存儲，並協調複雜的 RAG 管道，適用於問答、摘要及知識檢索等任務。

Firebase GenKit是一個開發框架，簡化了使用Firebase服務創建生成式AI功能的流程。它包括調用LLM的Cloud Functions範本、用於記錄和管理Prompt/Responses的Firestore觸發器、認證整合，以及用於聊天和內容生成的前端UI組件。為無服務器擴展而設計，GenKit允許你插入自己選擇的LLM供應商（例如OpenAI）和Firebase項目設置，實現端到端AI工作流程，無需繁重的基礎設施管理。

Graph_RAG是一個用Python打造的框架，設計用來構建和查詢知識圖譜，以支援檢索增強生成（RAG）。它支持非結構化文件的導入，透過LLMs或NLP工具自動抽取實體與關係，並存儲於Neo4j等圖形資料庫。借助Graph_RAG，開發者可建立連結的知識圖譜，執行語義圖查詢來識別相關節點與路徑，並將獲得的背景資訊輸入至LLM提示中。此框架提供模組化流程、可配置組件與範例，促進端到端的RAG應用，提升答案的準確度與解釋性，藉由結構化知識表徵。

Microsoft AutoGen旨在促進自主AI代理之端到端開發，提供模組化的記憶管理、任務規劃、工具整合和通信元件。開發者可以定義具有結構化架構的自訂工具，並連結到主要的LLM供應商如OpenAI和Azure OpenAI。此框架支援單一或多代理的協同，實現讓代理協調完成複雜任務的合作流程。其即插即用的架構允許輕鬆擴展新的記憶存儲、規劃策略和通信協定。透過抽象低層次的整合細節，AutoGen加快了原型開發和部署人工智慧驅動應用的速度，應用範圍涵蓋客服、資料分析與流程自動化等領域。

InfantAgent 提供輕量級的結構，用於設計與部署Python中的智慧代理。它整合熱門的大型語言模型（OpenAI、Hugging Face）、支援持久性記憶模組，並啟用自定義工具鏈。開箱即用的功能包括會話界面、任務協調與策略驅動的決策。其插件架構允許輕鬆擴展特定領域的工具與API，非常適合用於原型研究代理、工作流程自動化或將AI助理整合到應用程式中。

IntelliConnect是一個多功能的AI代理框架，使開發者能夠通過將LLMs（如GPT-4）與各種外部API和服務連接來構建智能代理。它支持多步推理、基於上下文的工具選擇和錯誤處理，非常適合自動化如客戶支持、網絡或文檔中的數據抽取、排程等複雜工作流程。其插件設計便於擴展，內建日誌記錄和監控有助於監測代理性能並隨時間優化能力。

LangChain是一個以開發人員為中心的框架，旨在簡化智能AI代理和應用的創建。它提供對LLM調用鏈、帶工具集成的代理行為、記憶體管理以保持上下文以及可定制的提示模板的抽象。通過內置對文檔載入器、向量存儲和多種模型提供者的支持，LangChain讓您可以構建檢索增強生成管道、自主代理和交互式助理，這些可以在統一的工作流程中與API、數據庫和外部系統進行交互。

作為一個彈性的Python庫，LangChain-Taiga將Taiga的RESTful API與LangChain框架連結，打造一個能理解人類語言指令來管理專案的AI代理人。用戶可以用自然語言請求列出活躍的用戶故事、優先排序待辦事項、更改任務細節，以及產生衝刺摘要報告。它支援多個LLM提供者、可自訂的提示範本，並能導出JSON或Markdown等多種格式的結果。開發者和敏捷團隊可將LangChain-Taiga整合進CI/CD流程、聊天機器人或網頁儀表板中。模組化設計也方便擴充自定義工作流程，包括自動狀態通知、估算預測和即時協作洞察。

Langchainrb是一個開源的Ruby函式庫，旨在透過模組化架構簡化人工智慧驅動應用的開發，包含代理、鏈和工具。開發者可定義提示模板，組合LLM的呼叫鏈，加入記憶模組以維持上下文，並連結自訂工具，如文件載入器或搜索API。它支援語義搜索的嵌入產生、內建錯誤處理，以及模型的彈性配置。有了代理抽象層，你可以實作對話助手，根據用戶輸入決定調用哪些工具或鏈。其擴充架構使得客製化變得便利，快速原型開發聊天機器人、自動摘要流程、QA系統及複雜工作流程自動化。