AGNO AI代理提供一套可定制的預建AI代理，處理各種任務：大型文件摘要、網頁內容爬取與解析、領域專屬問答、源碼審查、資料集分析，以及具備記憶的聊天機器人。其模組化設計讓你可以加入新工具或整合外部API。代理透過LangChain流程協調，並通過REST端點暴露。AGNO支援多代理流程、記錄和簡單部署，幫助開發者加速應用中的AI驅動自動化。

動態多智能體RAG路徑提供模塊化架構，每個智能體處理特定任務，如文件檢索、向量搜索、上下文摘要或生成，而中心協調器則動態路由輸入和輸出。開發者可以定義自定義智能體，通過簡單的配置文件組裝管道，並利用內建的日誌記錄、監控與插件支持。此框架加快複雜RAG解決方案的開發，實現自適應任務分解與並行處理，以提升吞吐量和準確率。

JasonEnvironments提供一套特別為Jason多智能體系統設計的環境模組。每個模組都公開標準化介面，使智能體能在追逐逃脫、資源搜尋與合作任務等多種場景中感知、操作與互動。此庫易於整合到現有的Jason專案：只需加入JAR檔，配置所需環境於智能體架構檔中，並啟動模擬。開發者亦可擴展或客製化參數與規則，以符合其研究或教育需求。

多智能體系統框架為在Python應用中建立與協調多個AI代理提供模組化結構。它包括一個代理管理器用於產生與監控代理，一個支援多種協議（如訊息傳遞、事件廣播）的通信骨幹，以及可定制的長期記憶存儲。開發者可以定義不同的代理角色、分配專屬任務並配置合作策略，如共識建立或投票。該框架可與外部AI模型與知識庫無縫集成，讓代理可以推理、學習與調整。特別適用於分散式模擬、會話式代理集群與自動決策流程，透過並行自治，加快復雜問題解決速度。

此專案使用JADE（Java Agent DEvelopment）框架打造多智能體環境。定義的智能體在平台的AMS與DF註冊，交換ACL訊息，並執行循環、一次性及有限狀態機（FSM）等行為。範例情境包括買賣雙方協商、合約網路協議及任務分配。一個圖形介面代理容器幫助監控運行時代理狀態與訊息流程。

Swarm Squad 利用自主運作的 AI 代理，共同管理與執行複雜的工作流程。用戶透過直觀介面定義目標，並設定代理角色—如研究、草擬、分析與排程—每個代理專精於其功能，並交換資料與反饋以不斷優化輸出。平台整合 Google Drive、Slack 及 CRM 等熱門服務，實現資料傳輸與任務轉移的無縫協作。即時儀表板追蹤代理性能，並透過自動警示確保及時介入。進階客製化功能允許用戶編寫自訂代理行為，觸發條件性工作流程，為行銷活動、客戶接觸、報告產生及其他商業關鍵流程提供統一的端到端解決方案。

此專案提供一個可自訂的多代理框架，模擬計程車呼叫中心，包含：CustomerAgent用來請求搭乘、DispatchAgent根據距離分配司機、DriverAgent確認指派與更新狀態，以及NotificationAgent負責帳單與訊息傳送。代理透過一個協調循環與OpenAI GPT呼叫與記憶體互動，支援非同步對話、錯誤處理與記錄。開發者可調整代理提示詞、整合即時系統，並輕鬆原型開發AI驅動的客服與調度工作流程。

PommerLearn使研究人員和開發者能在Pommerman遊戲環境中訓練多智能體RL機器人。它包含現成的流行演算法（PPO、DQN）實作、彈性的超參數配置文件、自動記錄和訓練指標可視化、模型檢查點和評估腳本。其模組化架構便於擴充新演算法、自訂環境及整合標準ML庫如PyTorch。

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。