QueryCraft是一個基於Python的提示工程工具包，旨在簡化AI代理的開發流程。它允許用戶通過模組化流程定義結構化的提示，無縫連接多個LLM API，並根據自定義指標進行自動評估。內建的標記使用量和成本日誌功能幫助開發者衡量性能、比較提示變體，並識別低效率之處。QueryCraft還包括除錯工具，用於檢查模型輸出、可視化工作流程步驟，並進行不同模型的基準測試。其CLI和SDK界面支持集成到CI/CD流程中，加快迭代和協作。提供一個完整的提示設計、測試和優化環境，幫助團隊交付更準確、更高效且成本效益更佳的AI代理解決方案。

Stellar Chat 讓團隊能夠建立對話式人工智慧代理，提供一個堅固的框架，抽象化LLM互動、記憶管理和工具整合。核心包含一個擴充性管線，處理用戶輸入預處理、透過向量記憶檢索進行上下文豐富，以及用可配置的提示策略調用LLM。開發者可以接入流行的向量存儲方案，如 Pinecone、Weaviate 或 FAISS，並整合第三方API或自訂插件以進行網頁搜尋、資料庫查詢或企業應用控制。支援串流輸出及即時反饋循環，確保用戶體驗的響應速度。還提供入門範例及最佳實作範例，適用於客戶服務、知識搜尋及內部工作流程自動化。由 Docker 或 Kubernetes 部署，能滿足生產需求，且完全採用MIT開源授權。