CAMEL-AI是一個基於Python的框架，讓開發者與研究人員能建構、配置及運行多個由LLMs支援的自主AI代理。它內建支援檢索增強生成（RAG）、外部工具運用、代理通信、記憶與狀態管理以及排程功能。藉由模組化組件與便捷整合，團隊可以快速原型化複雜的多代理系統、自動化流程並擴展不同LLM後端的實驗。

Griptape提供了一個全面的AI框架，簡化了AI代理的開發和部署。它為開發人員提供了數據準備（ETL）、基於檢索的服務（RAG）和代理工作流程管理的工具。該平台支持構建安全、可靠的AI系統，而不需要傳統AI框架的複雜性，使組織能夠有效利用其數據進行智能應用。

此框架允許用戶設計、配置並部署多個透過中心協調器以JSON訊息交流的AI代理。每個代理可以具有不同的角色、提示詞與記憶模組，並可通過實現提供者接口來插入任意LLM提供商。系統支持持久的對話記錄、動態路由和模組擴展，適用於模擬辯論、自動化客戶支持流程或協作多步文件生成，運行在Python中，並支援Docker用於容器化部署。

SuperPilot是一個自主的AI代理框架，利用大型語言模型來執行多步驟任務，無需人工干預。通過集成GPT和Anthropic模型，可以產生計畫、調用外部工具（如無界面瀏覽器進行網頁爬取、終端用於命令執行、記憶模塊來保持上下文）。用戶定義目標，SuperPilot動態協調子任務，維護任務隊列，並適應新資訊。模組化架構允許加入自訂工具、調整模型設定和記錄互動。有內建反饋循環，人工輸入能改善決策並提升成效。適用於自動化研究、程式碼任務、測試及例行資料處理流程。

在其核心，DAGent將代理工作流表示為由節點組成的有向無環圖，每個節點可以封裝一個LLM調用、自定義函數或外部工具。開發者明確定義任務依賴，實現并行執行和條件邏輯，框架管理調度、數據傳遞和錯誤恢復。DAGent還提供內建可視化工具，用於檢查DAG結構和執行流程，改善調試和審計。通過可擴展的節點類型、插件支持和與主流LLM提供者的無縫集成，DAGent使團隊能夠輕鬆構建複雜的多步AI應用，如數據管道、對話代理和自動化研究助手。其模塊化和透明性設計使其成為實驗和生產中的可擴展代理協調的理想選擇。

LangMem為AI代理提供專門的記憶管理能力，使其能夠保留和回憶大量的信息。這個工具使用戶能夠添加記憶、修改現有的信息並根據特定查詢檢索記憶。通過將記憶融入到AI過程中，LangMem增強了應答的語境理解和相關性，對於需要持續學習和適應的應用程式來說是無價的。