StableAgents提供一套完整工具來建立能規劃、執行並調整複雜工作流程的自主AI代理，利用大型語言模型支持模組化組件，包括規劃器、記憶存取、工具與評估器。代理能存取外部API、執行檢索增強任務，並存儲對話或交互背景。此框架包含CLI工具與Python SDK，支持本地開發或雲端部署。藉由插件架構，StableAgents整合熱門LLM供應商與向量資料庫，並提供監控面板與日誌追蹤性能。

SyntropAI是一個以開發者為核心的Python函式庫，旨在簡化自主AI代理的建構。它提供模組化架構，核心組件包括記憶體管理、工具與API整合、LLM後端抽象，以及協調多步工作流程的規劃引擎。用戶可以定義自訂工具、配置持久或短期記憶，並從支援的LLM提供者中選擇。SyntropAI亦包含日誌記錄與監控鉤子，以追蹤代理決策。其即插即用模組讓團隊能快速迭代代理行為，非常適合用於聊天機器人、知識助手、任務自動化機器人與研究原型。

A2A（Agent-to-Agent Architecture）是由谷歌開源的框架，可開發和操作協同工作的分散式 AI 智能體。它提供模組化元件，以定義智能體角色、通訊通道和共用記憶體。開發者可以整合多種 LLM 提供者，客製化智能體行為，並編排多步驟的工作流程。A2A 包含內建的監控、錯誤管理和回放功能，以追蹤智能體互動。透過標準化的協定進行智能體發現、訊息傳遞和任務分配，A2A 簡化複雜的協調模式，在不同環境中擴展智能體應用時提升可靠性。

AI-Agents提供一個彈性且模組化的平台，用於建立自主AI驅動的代理。開發者可以定義代理目標，鏈結任務，並加入記憶模組以存取跨會話的情境信息。此框架支援透過API金鑰與主要的LLM整合，使代理能產生、評估並修訂輸出。客製化的工具與插件支援能與外部服務如網路爬蟲、資料庫查詢與報告工具互動。透過明確的規劃、執行與反饋循環抽象，AI-Agents加速智慧自動化流程的原型設計與部署。

AI-Agents提供一個模組化工具包，能創建具有任務規劃、執行和自我監控能力的自主AI代理。它內建支持工具集成，例如網頁搜索、數據處理和自定義API，並具有記憶組件，可在交互過程中保留和回憶上下文。借助靈活的插件系統，代理可以動態載入新功能，而異步執行確保高效的多步工作流程。該框架利用LangChain實現高級連鎖思考推理，並簡化在macOS、Windows或Linux上的Python環境部署。

Evoke AI 是一個基於雲端的平台，托管開源AI模型，讓開發者和企業能夠建立AI應用，而無需昂貴的雲端設置。此外，它使用美學智能為用戶創建定制的美學模型，反映他們獨特的風格。這種雙重功能幫助簡化AI開發並增強客戶參與，提供個性化、基於風格的產品推薦。

Agentic Solver提供一個完整工具組，讓開發能運用大型語言模型（LLMs）來解決實際問題。它包含任務拆解、規劃、執行和結果評估的組件，協助代理將高階目標拆解為有序行動。用戶可整合外部API、自訂函式和記憶存儲，以擴充代理能力，而內建記錄與重試機制確保韌性。此框架使用Python撰寫，支援模組化流程和彈性prompt範本，加速實驗範圍。無論自動化客戶支援、資料分析或內容產出，Agentic Solver皆能簡化整個生命週期，從初始設定、工具註冊到持續監控和效能優化。

Agentic-Systems旨在簡化複雜自主式AI應用的開發，提供由代理、工具及記憶體元件組成的模組化架構。開發者可以定義自訂工具，封裝外部API或內部函數，同時記憶模組則在代理迭代中保存上下文資訊。內建的協調引擎排程任務、解決依賴並管理多代理互動，以支援協作流程。透過將代理邏輯與執行細節解耦，這個框架能快速實驗、輕鬆擴展並細緻控制代理行為。無論是建立研究助理原型、資料流水線自動化，或部署決策支援代理，Agentic-Systems都提供必要的抽象與模板，加速端到端的AI解決方案開發。

Agents-Deep-Research旨在通過提供模組化、可擴展的程式碼庫，簡化自主AI代理的開發與測試。它具有將用戶定義目標分解為子任務的任務規劃引擎、存儲與檢索上下文的長期記憶模組，以及允許代理與外部API和模擬環境互動的工具整合層。框架還提供評估腳本和基準工具，用於衡量代理在各種場景中的性能。基於Python，並可適配多種LLM後端，幫助研究人員和開發者快速原型化新型代理架構，進行可重複的實驗，並比較不同的規劃策略。

Agents from Scratch TS 是一個開源的 TypeScript 框架，示範如何使用 LangChain 從底層建立 AI 代理。它包括用於定義和註冊外部工具、管理對話記憶、將用戶輸入路由到正確的代理，以及鏈接多個 LLM 呼叫的範例程式碼。開發者可以用它來了解最佳實踐、客製化代理行為，以及整合新功能，如網路搜尋、數據檢索或自訂插件，以自動化任務或建立互動式助手。

AgentX提供一個可擴展的架構，用於構建利用大型語言模型、工具和API集成以及記憶模塊的AI驅動代理，能夠自主執行複雜任務。它具有插件系統，支持自定義工具、基於向量的檢索、思維鏈推理和詳細執行日誌。用戶可通過靈活的配置文件或代碼來定義代理，指定工具、記憶後端如Chroma DB以及推理管道。AgentX管理多會話中的上下文，支持檢索增強生成，並促進多輪對話。其模塊化組件允許開發者協調工作流程、定制代理行為，並與外部服務集成，用於自動化、研究協助、客戶支持和數據分析。

RedNote 是一個用 Python 和 LangChain 架構的開源 AI 代理，允許用戶輸入原始文本或文件來進行自動處理。它利用大型語言模型生成簡潔的摘要，提取行動項目，辨識關鍵洞見，並分類資訊。此代理使用內建的記憶儲存來跨會話維持上下文，支援累積式的知識建構。用戶可以提出後續問題來微調或擴展摘要，系統亦可將結果匯出為結構化的 markdown 文件。其模組化的架構與插件系統，便於與 Notion 或 Obsidian 等外部服務整合。這個端到端的解決方案，增強個人及團隊的筆記、研究整合與知識管理效率。

AI Agent Setup提供一個完整的框架，用於構建能理解、推理並根據用戶指令行動的智能代理。其核心提供模組化的Python套件，讓你可以使用自定義提示詞範本、多步驅動的鏈路執行及由FAISS或Chroma等向量資料庫支援的記憶功能來組裝代理。開發者可以連接多種LLM供應商，包括OpenAI、Hugging Face及本地Llama模型，定義專屬於資訊檢索、自動研究、客戶支援或流程自動化的工作流程。環境配置腳本簡化API金鑰管理及依賴安裝，範例模版則示範最佳實踐。無論是原型化對話助手還是部署自主數字工作者，AI Agent Setup都提供彈性且擴展的元件來加速流程。

AI Agent with Cybersecurity是一個多功能的開放源碼AI框架，旨在簡化並提升資安作業流程。它運用大型語言模型來執行威脅獵殺、漏洞掃描、日誌分析、惡意載荷產生和自動事件回應。該代理可與Shodan、VulnDB、VirusTotal等流行的安全API和SIEM平台整合。其基於插件的架構讓開發者可以擴展功能，以支援像是網路釣魚偵測或合規性稽核等自訂安全流程。它可以本地或在雲端部署，為資安團隊的工作流程帶來加速，降低人為負擔，提升偵測準確度，並促使更快速的修復措施。

AI語音代理是一個簡單而強大的開源項目，能將語音輸入轉換為自然語言回答，利用最先進的AI模型。它通過麥克風捕捉用戶語音，應用OpenAI Whisper轉寫為文字，將文字傳送到ChatGPT API進行智能對話，然後用如Coqui TTS的文字轉語音引擎將AI回應轉回語音。這個循環流程提供無縫的即時語音互動，能應用於虛擬助理、無障礙工具或IoT裝置控制。

Aurora提供模組化架構，用於建立能自主處理複雜任務的生成式AI代理，透過循環式的規劃與執行來實現。它由一個拆解高階目標為可執行步驟的規劃器、一個利用大語言模型執行這些步驟的執行器，以及一個連結API、資料庫或自訂函數的工具整合層組成。Aurora亦包含用於記憶管理的模組，以留存上下文，並具有動態重新規劃能力，以適應新資訊。在可客製化的提示語和插拔式模組支持下，開發者可以快速原型化用於內容產出、研究、客服或流程自動化等任務的AI代理，同時保持對工作流程與決策邏輯的完全控制。

BAML Agents 為尋找模組化、可擴展平台來構建自主代理的開發者和AI實踐者設計。它提供基於插件的架構，以實現自定義工具的無縫整合；一個用於維持對話上下文的記憶子系統；以及內建支持多步推理流程。使用BAML Agents，使用者可以快速設置代理行為、連接外部API，並協調複雜任務，而無需重新發明常用的代理模式。其輕量設計和清晰抽象使其非常適合原型設計、研究和各種自動化場景的生產部署。

Countless.dev是一個綜合性平台，可以讓您輕鬆查看和比較不同的AI模型。該平台是免費且開源的，根據輸入長度、輸出長度、輸入價格、輸出價格和視覺支持等多種參數提供詳細的比較。支持多個AI類別，如聊天、嵌入、圖像生成、完成、音訊轉錄和TTS（文本轉語音），Countless.dev使找到適合您需求的最佳AI模型變得容易。

crewAI Playground 是一個用於構建和實驗人工智慧驅動代理的工具包和沙箱環境。您可以透過配置文件或程式碼定義代理，指明提示內容、工具和記憶模組。這個平台能同時運行多個代理，處理訊息路由，並記錄對話歷史。它支援外部數據源插件整合、可自定義的記憶後端（記憶中或持久存儲），以及用於測試的網頁界面。使用它可以在正式部署前原型設計聊天機器人、虛擬助手和自動化工作流程。

EnergeticAI 是一個 Node.js 庫，旨在簡化開源 AI 模型的整合。它利用優化的 TensorFlow.js 來支持無伺服器功能，確保快速的冷啟動和高效的執行性能。通過提供常見 AI 任務如嵌入與分類器的預訓練模型，它加速了部署過程，使得 AI 整合對開發者來說變得無縫。通過專注於無伺服器的優化，它確保執行速度最高可達 67 倍，這對現代微服務架構理想。