Wren是一個基於Python的AI代理框架，旨在幫助開發者創建、管理和部署自主代理。它提供定義工具（API或函數）、記憶存儲用於內容保留，以及處理多步推理的協調邏輯。使用Wren，您可以快速原型化聊天機器人、任務自動化腳本與研究助手，通過組合LLM調用、註冊自定義工具，並保存對話記錄。其模組化設計和回調功能使擴展和整合現有應用變得簡單。

ChainLite 通過將 LLM 協調的複雜性抽象為可重用的鏈模塊，簡化了 AI 代理的創建。開發者可使用簡單的 Python 裝飾器與配置文件來定義代理行為、工具介面與記憶結構。該框架與流行的 LLM 提供商（OpenAI、Cohere、Hugging Face）和外部資料源（API、資料庫）集成，使代理能夠即時獲取資訊。基於瀏覽器的內建 UI 由 Streamlit 強化，使用者可以檢查 Token 級別的對話歷史、除錯提示並視覺化鏈執行圖。ChainLite 支援多種部署目標，從本地開發到生產容器，促進資料科學家、工程師及產品團隊之間的無縫合作。

Disco通過提供事件驅動的協調框架，連接語言模型響應與伺服器無服務函數、訊息佇列和外部API，來簡化AWS上的AI代理開發。它提供預建的連接器，用於AWS Lambda、Step Functions、SNS、SQS和EventBridge，便於根據LLM輸出進行訊息路由和動作觸發。Disco的模組化設計支持自訂任務定義、重試邏輯、錯誤處理和透過CloudWatch的即時監控。它利用AWS IAM角色進行安全存取，提供內建的日誌紀錄和追蹤以提升可觀測性。適用於聊天機器人、自動化工作流程與代理驅動取數管道，Disco提供可擴展且成本效益高的AI代理方案。

EspressoAI為開發者提供一個結構化環境，用於設計、配置和部署由大型語言模型驅動的AI代理。它支持在代理工作流程中註冊和調用工具，通過內建的記憶模塊管理對話上下文，並允許鏈接提示進行多步推理。開發者可以整合外部API、自訂插件和條件邏輯，以定制代理行為。該框架的模組化設計確保擴展性，讓團隊能替換組件、加入新能力，或適配專有的LLM而不需重寫核心邏輯。

LAWLIA提供一個結構化介面，用於定義代理行為、插件工具和會話或自主工作流程的記憶管理。開發者可以整合主要的LLM API，設定提示範本，並註冊搜尋、計算器或資料庫連接器等自訂工具。透過其Agent類別，LAWLIA負責規劃、行動執行與回應解釋，支援多回合互動與動態調用工具。模組化設計支持透過插件擴展功能，可應用於客戶支援、資料分析、程式碼協助或內容產生。該框架統一管理上下文、記憶體和錯誤處理，簡化代理開發流程。

Sinapsis提供一套完整集，用於建立能處理文字處理、資料檢索、決策支援與整合的AI代理。利用直覺式介面，使用者可以定義對話流程、設置觸發器，並連結外部API或資料庫。Sinapsis的協調引擎協調多個LLM呼叫，提供語境相關回應，並內建CRM、BI工具與訊息平台的連接器，簡化作業流程。它還包括版本控制、測試沙箱與即時監控儀表板。開發者可透過客製化Python腳本或Webhooks擴充能力。支援雲端、本地或混合部署選項，並具有企業級安全認證，確保關鍵應用的穩定性能與合規。

Venus是一個開源的Python庫，讓開發者能輕鬆設計、配置並運行智慧型AI代理。它提供內建的對話管理、持久記憶存儲選項，以及彈性的插件系統用於整合外部工具與API。用戶可以定義自訂工作流程、串連多個LLM調用，並加入函數調用介面，以執行資料檢索、網頁擷取或資料庫查詢等任務。Venus支援同步與非同步執行、日誌記錄、錯誤處理與代理活動監控。透過抽象低層API互動，Venus能快速產生初步模型並部署聊天機器人、虛擬助手與自動化流程，同時保持對代理行為與資源使用的完全控制。

Continuum 是一個開源的 Python 框架，讓開發者能以模組化方式定義任務、工具與記憶體，來建構智能代理。使用 Continuum 的代理遵循「規畫-執行-觀察」循環，能在大型語言模型推理與外部 API 調用或腳本之間插入。其插件架構支援多種記憶體存儲（如 Redis、SQLite）、自訂工具庫及非同步執行。注重彈性，使用者可撰寫自訂代理規則，整合第三方服務如資料庫或 Webhook ，以及在多種環境部署。Continuum 的事件驅動協調會記錄代理行動，有助於除錯與性能調優。不論是自動化資料擷取，構建對話式助理，或協調 DevOps 流程，Continuum 都提供可擴展的產線級 AI 代理工作流程基礎。

LangGraph MCP 利用有向無環圖（DAG）來表示 LLM 呼叫的序列，允許開發者將任務拆解為具有可配置提示、輸入和輸出的節點。每個節點對應一個 LLM 調用或資料轉換，促使參數化執行、條件分支和迭代循環。用戶可以將圖序列化為 JSON/YAML 格式，版本控制工作流程，並視覺化執行路徑。該框架支援多個 LLM 供應商的整合、自訂提示模板，以及預處理、後處理和錯誤處理的插件鉤子。LangGraph MCP 提供 CLI 工具和 Python SDK，用於載入、執行和監控基於圖形的代理流程，適用於自動化、報告產生、對話流程和決策支援系統。