Julep AI 是一個開源平台，旨在幫助數據科學團隊快速構建、迭代和部署多步驟的 AI 工作流程。使用 Julep，您可以使用代理、任務和工具創建可擴展、持久和長時間運行的 AI 管道。該平台的 YAML 配置簡化了複雜的 AI 流程，確保生產就緒的工作流程。它支持快速原型設計、模組化設計和與現有系統的無縫集成，使其能夠處理數百萬的同時用戶，並提供對 AI 操作的完全可見性。

LangGraphJS API 提供一個程式界面，設計 AI 代理流程，使用有向圖。圖中的每個節點代表 LLM 呼叫、決策邏輯或資料轉換。開發者可以串連節點、處理分支邏輯，並無縫管理非同步執行。具有 TypeScript 定義和內建整合流行 LLM 供應商，簡化對話代理、資料擷取流程及複雜多步驟流程的開發，無需樣板代碼。

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。

Triagent 提供一個由策略師、研究員 和 執行者模組構成的三代理架構。策略師將高階目標拆解為可執行的步驟，研究員從文件、API 和網路資料源取得並整合資料，執行者則負責產生文字、建立檔案 或調用 HTTP 請求等任務。基於 OpenAI 語言模型並透過插件系統擴充，Triagent 支援記憶管理、並行處理 和外部 API 整合。開發者可透過 CLI 或網頁儀表板，設定提示詞、限制資源 和視覺化任務進度，簡化多步驟自動化流程。

Justinvarghese511的代理課程是一個結構化學習計畫，裝備開發者設計、實作與部署AI代理的技能。透過逐步教程，學員可學會設計代理決策流程、整合外部API、管理背景資訊與記憶。課程包含實作範例、Jupyter筆記本與練習，建立能自動提取資料、回應對話、執行多步任務的代理。學完後，學員將擁有一系列可用的AI代理專案與產線部署的最佳實務。