Agent Script 提供了一層宣告式腳本層，覆蓋大型語言模型，可用 YAML 或 JSON 來撰寫定義代理流程、工具調用與記憶使用的腳本。你可以連接 OpenAI、本地 LLM 或其他提供者，將外部 API 作為工具，並配置長短期記憶後端。框架自動處理內容管理、非同步執行和詳細日誌。只需少量程式碼，即能快速原型聊天機器人、RPA 流程、資料擷取代理或自訂控制循環，讓建構、測試與部署 AI 自動化更為容易。

Fast-LLM-Agent-MCP 是一個輕量級的開源 Python 框架，用於構建結合記憶管理、鏈式推理和多步規劃的 AI 代理。開發者可以與 OpenAI、Azure OpenAI、本地 Llama 及其他模型整合，以保持對話上下文、產生結構化推理跡徑，並將複雜任務拆解為可執行的子任務。其模組化設計允許整合自定義工具及記憶庫，適用於虛擬助理、決策支援系統及自動化客戶支持機器人等應用。

SelfDrivingCarSimulator是一個基於Pygame的輕量級Python框架，提供一個2D駕駛環境，用於訓練自主車輛代理，利用強化學習。它支持可客製化的賽道佈局、可配置的感測器模型（如LiDAR和相機模擬）、實時視覺化以及性能數據記錄。開發者可以整合其RL算法，調整物理參數，監控速度、碰撞率和獎勵函數等指標，以快速推進自主駕駛研究與教育項目。

AgentSimJS旨在簡化JavaScript中大規模基於代理的模型創建與執行。通過模組化架構，開發者可以定義具有自定義狀態、傳感器、決策函數和執行器的代理，然後整合到由全域變數參數化的動態環境中。該框架協調離散時間步長的模擬，管理代理之間的基於事件的消息傳遞，並記錄交互數據供分析。視覺化模組支持使用HTML5 Canvas或外部庫進行即時渲染，插件則可實現與統計工具的整合。AgentSimJS可在現代網頁瀏覽器和Node.js運行，非常適合互動式Web應用、學術研究、教育工具，以及群體智慧、群眾動態或分佈式AI實驗的快速原型設計。

DocumentAI-Backend 是一個輕量級的後端框架，能自動化從文件中提取文字、表單欄位和結構化資料。它提供 REST API 端點，支援上傳 PDF 或圖像文件，利用 Google Document AI 處理（並配合 OCR 輪替），並以 JSON 格式返回解析結果。採用 Python、FastAPI 和 Docker 開發，方便快速集成到現有系統、支持擴展部署，並透過可配置的流程和中介件進行定制。