sma-begin建立一個精簡的代碼基底，用於創建AI 驅動的代理，通過抽象處理輸入、決策邏輯和輸出生成等通用元件。它的核心為一個代理迴圈，查詢LLM，解譯回應，並可選擇性執行整合的工具，如HTTP客戶端、檔案處理器或自訂腳本。記憶模組讓代理可以回想先前的互動或上下文，而提示串聯則支援多步驟工作流程。錯誤處理則會捕捉API失敗或不正確的工具輸出。開發者只需定義提示、工具和預期行為。藉由最少的樣板碼，sma-begin加速聊天機器人、自動化腳本或領域專用助理在任何支援Python的平台上的原型開發。

Upstreet AI 使企業能在無需撰寫程式碼的情況下，設計和部署客製化的AI代理。這些代理能連接Salesforce、Google Sheets、SQL資料庫等資料來源，解讀自然語言指令，並執行複雜的流程。例如，銷售代理可以自動篩選潛在客戶、發送個人化電子郵件，並更新CRM記錄。客服機器人可以處理服務單、建議解決方案，並升級問題。Upstreet的視覺編輯器讓用戶定義觸發條件、條件邏輯和多步驟流程。代理在可擴展的雲端基礎架構上運行，支援Webhook、REST API和事件驅動動作。透過結合預訓練語言模型和安全資料連接器，Upstreet AI簡化自動化流程，降低手動錯誤，加快企業專案的價值實現時間。

Web-Agent 是一個基於 Node.js 的庫，旨在將自然語言指令轉化為瀏覽器操作。它能夠與主流 LLM 供應商（如 OpenAI、Anthropic 等）集成，控制無頭或有頭瀏覽器，執行頁面數據爬取、點擊按鈕、填寫表單、導航多步工作流程並導出結果。開發者可以用代碼或 JSON 定義代理行為，通過插件擴展功能，並鏈接多個任務構建復雜的自動化流程。它簡化繁瑣的網站任務、測試和數據收集，讓 AI 來解讀與執行。