Rags 提供一個模組化的管線，用於建立檢索增強的生成應用。它可與流行的向量儲存庫（如 FAISS、Pinecone）整合，並提供可配置的提示範本與記憶模組，以維持對話上下文。開發者可以透過統一 API 在 Llama-2、GPT-4 及 Claude2 等不同 LLM 提供者間切換。Rags 支援串流回應、自定義預處理和評估鉤子。其擴展設計允許無縫整合到生產服務中，實現自動文件輸入、語義搜尋及大規模產生任務，適用於聊天機器人、知識助手和文件摘要。

AiChat 提供一個多功能工具包，用於創建智慧聊天代理，包含角色基標題管理、記憶處理和串流回應功能。使用者可以設定多個對話角色，例如系統、助手與用戶，以塑造對話語境與行為。該框架支援外部 API 的插件整合、資料取得或自訂邏輯，實現功能的無縫擴展。模組化設計允許輕鬆交換語言模型和調整回饋迴路，以優化回應效果。內建記憶功能能在多輪對話中維持上下文，串流 API 則可提供低延遲互動。開發者可藉由清楚的文件及範例專案，加速在網頁、桌面或伺服器環境部署聊天機器人。

AIFoundry-AgentService-Streamlit 是一個用 Python 打造的開源演示應用，利用 Streamlit 快速啟動 AI 代理人，藉由 AIFoundry 的 AgentService API。界面提供選擇代理設定、調整對話參數（如溫度和最大 tokens），並顯示對話歷史。它支援串流回應、多個代理環境，以及記錄請求與回應以便除錯。此工具簡化測試各種代理配置，縮短原型開發週期，減少整合負擔，適合在正式部署前驗證。

Chatchat Lite是一個開源、輕量級的聊天UI框架，設計在瀏覽器中運行並可連接多種AI後端——包括OpenAI、Azure、自定義HTTP端點和本地語言模型。它提供實時串流回應、Markdown呈現、程式碼區塊格式化、主題切換和持久對話歷史。開發者可以用自定義插件、環境配置和自托管或第三方AI服務的適應性來擴展它，適用於原型、演示和正式生產的聊天應用。

LLM驅動的RAG系統是一個針對開發者的框架，用於建立檢索增強式生成（RAG）管道。提供文件集合的嵌入模組、FAISS、Pinecone或Weaviate的索引，以及反應時的相關語境檢索。系統利用LangChain封裝管理調度LLM調用，支持提示模板、串流回應與多向量存儲驅動器。簡化知識庫端到端的部署過程，從嵌入模型配置到提示設計與結果後處理均可自定義。

AWS Sample Model Context Protocol Demos是一個開源儲存庫，展示了用於大語言模型（LLM）上下文管理與工具調用的標準化範式。包含兩個完整範例—一個使用JavaScript/TypeScript，另一個是Python—實作模型上下文協議，使開發者可以建立呼叫AWS Lambda函數、維持對話記錄及串流回應的AI代理。範例程式碼涵蓋訊息格式化、函數參數序列化、錯誤處理與可客製化的工具整合，加速生成式AI應用的原型開發。

Junjo Python API是一個SDK，使開發者能將AI代理整合到Python應用中。它提供統一介面來定義代理、連結LLM、協調Web搜尋、資料庫或自定義函數等工具，並維持對話記憶。開發者可以建立條件式任務鏈、向客戶串流回應並優雅地處理錯誤。該API支持插件擴展、多語言處理和即時數據擷取，使自動客服、數據分析機器人等應用成為可能。配合完整的文件、範例程式碼與Python風格設計，Junjo Python API能縮短市場推廣與運營成本，快速部署智慧代理方案。