GPTMe提供一個強大的平台來協調能保持對話上下文、整合外部工具並暴露一致API的AI代理。開發者安裝輕量級的Python套件，定義具有插拔式記憶後端的代理，註冊自訂工具（例如網路搜尋、資料庫查詢、檔案操作），並啟動本地或雲端服務。GPTMe會處理會話追蹤、多步推理、提示模板和模型切換，提供可用於客戶服務、生產力、數據分析等的生產就緒助理。

ImageAgent是一個基於Python的AI代理框架，連接OpenAI API和視覺模型，以執行文本到圖像的生成、圖像編輯（修復、風格轉移）和圖像分析（標註、物體檢測）。它使用類似LangChain的代理編排，可以自主管理多個步驟，處理提示解析，並可擴展為自定義工具和管道，以實現定制化的圖像工作流程。

LAWLIA提供一個結構化介面，用於定義代理行為、插件工具和會話或自主工作流程的記憶管理。開發者可以整合主要的LLM API，設定提示範本，並註冊搜尋、計算器或資料庫連接器等自訂工具。透過其Agent類別，LAWLIA負責規劃、行動執行與回應解釋，支援多回合互動與動態調用工具。模組化設計支持透過插件擴展功能，可應用於客戶支援、資料分析、程式碼協助或內容產生。該框架統一管理上下文、記憶體和錯誤處理，簡化代理開發流程。

llm-ReAct 實現了大型語言模型的 ReAct（推理與行動）架構，實現了思考鏈推理與外部工具執行和記憶存儲的無縫集成。開發者可以配置自定義工具集，如網路搜索、資料庫查詢、文件操作和計算器，並指示代理計劃多步任務，根據需要調用工具以獲取或處理信息。內建的記憶模組保存對話狀態和過去的行動，支持更具上下文感知的代理行為。使用模塊化的 Python 代碼和 OpenAI API 支持，llm-ReAct 簡化了智能代理的實驗和部署，可適應性解決問題、自動化流程並提供富有上下文的回應。

mini-agi旨在通過提供一個最小、模塊化的框架，簡化自主AI代理的創建。它採用Python編寫，利用OpenAI的語言模型來解釋高層級目標，將其分解為子任務，並調度如HTTP請求、文件操作或自定義操作的工具調用。該框架包含記憶存儲，用於跟蹤代理狀態和結果，有成本啟發式的任務分解計劃器模塊，以及按序調用工具的執行器模塊。用戶可以通過配置文件插入自定義工具、定義提示模板和調整規劃深度。mini-agi的輕量架構非常適合用於原型設計，例如進行研究查詢、流程自動化或自主生成代碼。

OperAgents是一個面向開發者的工具包，用於建立和協調使用GPT等大型語言模型的自主代理。它支持定義自訂的代理類別、整合外部工具（API、資料庫、程式碼執行），並管理代理記憶以保持上下文。通過可配置的管道，代理能執行如研究、摘要和決策支援等多步任務，同時動態調用工具並維持狀態。該框架包括監控代理性能、自動錯誤處理和擴展代理執行的模組。藉由抽象化LLM交互與工具管理，OperAgents加速在自動化客戶支援、資料分析和內容生成等領域的AI驅動工作流程開發。

SuperBot是一個全面的AI代理框架，使開發者能透過Python和命令列部署自主且具上下文感知的助手。它整合了OpenAI的聊天模型與記憶體系統、函數調用功能及插件架構。代理可以執行Shell命令、運行程式碼、與檔案互動、進行網路搜尋以及維持對話狀態。SuperBot支援多代理協調，以應付複雜的工作流程，全部可透過簡單的Python腳本和CLI指令設定。其擴充設計允許加入自訂工具、自動化任務，以及整合外部API，打造健壯的AI驅動應用。

Whiz旨在為開發能執行複雜對話和任務導向工作流程的智能代理提供堅實的基礎。使用Whiz時，開發者定義「工具」——Python函數或外部API——代理在處理用戶查詢時可以調用。內建的記憶模組能捕捉並檢索對話上下文，促進連貫的多輪交互。一個動態規劃引擎將目標拆解為可行的步驟，而彈性的界面則允許注入自訂策略、工具註冊表和記憶後端。Whiz支援基於embedding的語義搜尋來獲取相關文件、日誌記錄以供稽核，以及非同步執行來擴展規模。Whiz完全開源，能在Python運行的任何地方部署，實現快速原型設計，如客服機器人、資料分析助手或專門領域代理，幾乎不需繁瑣設定。

JKStack Agents Server作為AI代理部署的集中協調層，提供REST端點來定義命名空間、註冊新代理，並以自訂提示、記憶設定和工具配置啟動代理執行。支援WebSocket串流，能即時傳送由底層語言模型產生的部分輸出。開發者可透過插件管理器擴充核心功能，整合自訂工具、LLM供應商與向量資料庫。伺服器也追蹤執行歷史、狀態和日誌，提升可觀察性與除錯能力。內建支援非同步處理和水平擴展，讓JKStack Agents Server簡化大規模部署高韌性AI工作流程的流程。

AI-Agent是一個擴展性強的Python框架，旨在建立由OpenAI的GPT模型和LangChain驅動的自主代理。它包含Web搜尋、維基百科查詢、計算器功能和自定義工具整合模組，實現自動化研究、資料分析和腳本執行。用戶可以配置代理人以規劃多步任務、與API互動、產生報告以及執行複雜的工作流程，減少手動干預，提升開發、資料科學和商業流程的生產力。

Anna Mobile LLM代理是一個對話式AI架構，專為在Anna Money行動應用中無縫整合設計。它能理解用戶的自然語言輸入，透過安全API即時獲取帳戶與交易資料，並執行支出分類、交易摘要、預算建議等任務。開發者可以自訂工具、觸發器與背景記憶，以調整代理完成特定的財務流程。支援OpenAI、Azure OpenAI與本地變壓器模型，以及React Native前端，確保在iOS與Android設備上提供快速、安全且個人化的金融協助。

Azeerc-AI 是一個面向開發者的框架，通過編排大型語言模型（LLM）調用、工具集成和記憶管理，實現快速構建智能代理。它提供插件架構，您可以註冊自定義工具，例如網路搜索、資料獲取器或內部API，然後設計複雜的多步工作流程。內置動態記憶模塊允許代理記住並檢索過去的交互。只需少量樣板代碼，就可以快速建立對話機器人或任務專用代理，定制其行為，並在任何Python環境中部署。其擴展性設計適用於客服對話機器人到自動研究助理等多種應用。

企業AI代理規範定義了面向企業級別的全面AI代理規格，包括代理身份、描述、觸發器、記憶體管理和支援工具的清單架構。該框架包含JSON標準的工具定義格式、流程與作業流編排指南，以及版本標準，以確保部署一致性。支持通過自訂工具註冊擴展，並提供安全和治理最佳實踐，與各種運行環境整合。遵循其開放標準，團隊可在多個環境中構建、分享與維護AI代理，促進協作、擴展性和統一的開發流程，適用於大型組織。

FreeAct採用模組化架構，簡化AI代理的建立。開發者定義高層目標，配置規劃模組以產生逐步計畫。推理模組評估計畫的可行性，執行引擎協調API呼叫、資料庫查詢及外部工具互動。記憶管理追蹤會話內容與歷史資料，協助代理做出明智決策。環境登記方便整合自訂工具與服務，實現動態調適。FreeAct支援多種LLM後端，可部署在本地伺服器或雲端環境。其開源且可擴充的設計，促進智慧代理的快速原型開發，用於研究與產業應用。

LocalAgent運用先進的語言模型來解讀用戶提示，並在本機執行動作。它能搜尋與編輯檔案、執行shell命令、進行網路搜尋，並與已註冊的自訂工具互動。它能在會話之間維持上下文，記憶先前的任務與變數。開發者可以快速建立專案範例、重整程式碼或自動設定環境，無需離開終端。模組化設計讓其容易整合本地或遠端模型API，以及擴展套件，打造客製化工作流程。

OpenAI Agents 提供一個模組化的環境，用於定義、運行和管理基於 OpenAI 語言模型的自主 AI 代理。開發者可以配置帶有記憶存儲的代理、註冊自訂工具或插件、協調多代理合作，並通過內建日誌監控執行狀況。該框架負責 API 請求、上下文管理以及非同步任務排程，便於快速原型設計複雜的 AI 驅動工作流程和應用，例如數據擷取、客戶支援自動化、程式碼生成與研究協助。

Spider Clients是輕量級的語言專用SDK，與Spider編排伺服器通訊以協調AI代理任務。利用HTTP請求，使用者可以開啟互動會話、傳送多步鏈、註冊自訂工具，並實時取得串流AI響應。它們在背後處理授權、提示範本序列化與錯誤恢復，同時保持Node.js與Python間的一致API。開發者可設定重試策略、記錄元資料，並整合自訂中介軟體攔截請求。CLI客戶端支援快速測試和終端流程原型設計。這些客戶端透過抽象底層網路與協議細節，加速AI驅動代理的開發，使團隊能專注於Prompt設計與邏輯協調。

智樸AI Agent to OpenAI是一個專門設計的代理框架，旨在將智樸AI的聊天完成服務與OpenAI風格的代理界面連接。它提供一個模仿OpenAI函數調用範式的Python SDK，支持第三方工具集成，使開發人員能定義自訂工具、調用外部API並在多回合間維持對話內容。該框架負責請求協調、動態提示構建和回應解析，返回與OpenAI ChatCompletion格式相容的結構化輸出。通過抽象API差異，使在現有OpenAI導向的工作流程中無縫利用智樸AI的中文語言模型成為可能。非常適合用於構建聊天機器人、虛擬助手和自動化流程，且不需修改既有的OpenAI程式碼庫，適用於需要中文大模型能力的場景。

Autonomys Agents使開發者能夠創建能執行複雜任務且不需要人工干預的自主AI代理。基於Python，該框架提供定義代理行為的工具、整合外部API和自訂函數，以及維持會話記憶。在多代理設定中，代理可以協作、共享知識並協調行動。觀察模組提供即時日誌、性能追蹤和除錯洞察。憑藉其模組化架構，團隊可以擴展核心組件、整合新型LLM，並在不同環境中部署代理。不論是自動化客服、數據分析或研究流程的協調，Autonomys Agents都能簡化端到端的智能自主系統開發與管理。

Bot-With-Plan提供一個模塊化的Python範本，用於構建先生成詳細執行計劃的AI代理。它利用OpenAI GPT分析用戶指令，將任務分解為連續的步驟，驗證計劃，然後通過外部工具（如網絡搜索或計算器）逐步執行。該框架包括提示管理、計劃解析、執行協調和錯誤處理。通過將計劃和執行階段分離，提供更好的監控、更容易的調試，以及擴展新工具或功能的清晰結構。