模組化LLM架構旨在通過可組合的模組設計，簡化定制化LLM驅動應用的創建。它提供關鍵組件如會議狀態保持的記憶模組、外部API調用工具接口、模板或動態提示生成的提示管理器，以及控制代理人工作流程的協調引擎。您可以配置串聯這些模組的管線，以實現多步推理、上下文感知回應和資料整合等複雜行為。此框架支持多個LLM後端，允許切換或混用模型，同時提供擴展點以增加新模組或自訂邏輯。這個架構加快開發速度，促進元件重用，並維持對代理行為的透明度與控制。

Multi-Agent-Blueprint是一套全面的開源代碼，用於建立和協調多個人工智能驅動的代理，合作完成複雜任務。其核心為一個模組化系統，用於定義不同的代理角色—如研究員、分析師和執行者—每個角色配備專用的記憶存儲和提示模板。該框架與大型語言模型、外部知識API及定制工具無縫整合，支持動態任務委派和代理間的反饋循環。內建日誌和監控功能，追蹤代理間的交互與輸出。具有可自定義的工作流程和可更換組件，開發者與研究者能快速原型設計多代理管道，用於內容生成、資料分析、產品研發或自動客戶支持。

Nearly AI 利用先進的人工智慧，提供了一個強大的解決方案，用於在 Laravel 中生成管理面板和 CRUD 操作。這個以 AI 驅動的工具簡化了複雜的後端過程，讓開發者能專注於應用開發的關鍵方面。通過自動化重複性的任務，Nearly AI 有助於減少開發時間、最小化錯誤並確保項目之間的一致性。直觀的界面和強大的 AI 算法使其成為新手及經驗豐富的 Laravel 開發者不可或缺的工具。

Camel AI是一個旨在簡化智能代理創建與協調的開源框架。它提供鏈接大型語言模型、整合外部工具與API、管理知識圖譜與持久化記憶的抽象層。開發者可定義多智能體工作流程，將任務拆解為子計劃，並通過CLI或網頁界面監控執行。基於Python與Docker，Camel AI允許無縫切換LLM供應商、自訂工具插件與混合規劃策略，從而加速自動化助手、數據管道與自主工作流程的開發。

SCOUT-2提供模組化架構，用於建立由大型語言模型支持的自主代理人。包括目標拆解、任務規劃、執行引擎和反饋驅動的反思模組。開發者定義頂層目標後，SCOUT-2會自動生成任務樹，派遣工作代理人執行，監控進度，並根據結果調整任務。它與OpenAI API整合，並可透過自訂提示和範本擴展以支持各種工作流程。

Spider Clients是輕量級的語言專用SDK，與Spider編排伺服器通訊以協調AI代理任務。利用HTTP請求，使用者可以開啟互動會話、傳送多步鏈、註冊自訂工具，並實時取得串流AI響應。它們在背後處理授權、提示範本序列化與錯誤恢復，同時保持Node.js與Python間的一致API。開發者可設定重試策略、記錄元資料，並整合自訂中介軟體攔截請求。CLI客戶端支援快速測試和終端流程原型設計。這些客戶端透過抽象底層網路與協議細節，加速AI驅動代理的開發，使團隊能專注於Prompt設計與邏輯協調。

xBrain提供模組化架構，用於在Python應用中建立、配置和協調自主代理。用戶可以定義具備數據擷取、分析或生成等能力的代理，並將它們組裝成工作流程，在該流程中每個代理進行通訊與任務委派。框架包括管理非同步執行的排程器、整合外部API的插件系統，以及用於實時監控和除錯的內建日誌機制。xBrain的彈性介面支持自訂記憶體實作和代理模板，使開發者能根據不同領域調整行為。從聊天機器人、資料管道到研究實驗，xBrain可加速設計複雜多代理系統，並提供最少樣板碼。

Universal Basic Compute 提供一個統一的環境，用於設計、訓練與部署多種工作流程中的 AI 代理。使用者可以從多個大型語言模型中選擇，配置自訂記憶存儲以提升情境意識，並整合第三方 API 與工具來擴充功能。平台會自動處理調度、容錯與擴展，同時提供即時監控與性能分析儀表板。抽象基礎架構細節，使團隊能專注於代理邏輯與用戶體驗，而非後端複雜性。

Amon是一個構建自主AI代理的平台和框架，這些代理能在無人干預下執行多步任務。用戶通過簡單的配置文件或直觀的界面定義代理行為、資料來源和整合。Amon的運行時管理代理的生命週期、錯誤處理和重試邏輯。它支持實時監控、日誌記錄和在雲端或本地環境中擴展，非常適合自動化客户支持、資料處理、程式碼審查等。

codAI提供一個模組化的SDK和CLI，使開發者能夠將以AI為動力的代碼助手直接嵌入到其專案中。它分析現有的代碼，接受自然語言提示，並返回符合上下文的程式碼完成、重構建議或文檔。支持多語言、可自訂提示和擴展的钩子，能夠集成到CI流程、編輯器插件或後端服務中，自動化例行編碼任務並加快功能開發。

CopilotKit是一個創新的平台，簡化了AI副駕駛在各種應用中的整合。通過利用可自定義的組件和直觀的設置過程，開發人員可以快速在產品中部署生產就緒的AI解決方案。CopilotKit提供了全面的功能集、文檔和支持，確保對於小型和大型項目的高適應性和用戶友好的實施。這導致了開發時間和成本的顯著減少，同時提升了應用程序的能力和互動性。

Drive Flow 是一個彈性很高的框架，讓開發人員可以通過定義步驟序列來設計AI流程。每個步驟都可以調用大型語言模型、執行自訂函數或與存於MemoDB的持久記憶交互。此框架支援複雜的分支邏輯、迴圈、平行任務與動態輸入處理。採用TypeScript，並使用宣告式DSL來指定流程，讓流程邏輯分離清晰。Drive Flow還提供內建錯誤處理、重試策略、執行上下文追蹤與豐富的日誌記錄。主要用例包括AI助手、自動化文件處理、客戶支持自動化和多步決策系統。通過抽象流程編排，Drive Flow加速開發並簡化AI應用的維護。

Huly Labs是一個雲原生AI代理平台，讓開發者與產品團隊可以設計、部署及監控智能助手。代理可以透過持久記憶維持上下文、呼叫外部API或資料庫，並透過視覺化建立器執行多步驟流程。平台包含角色基礎存取控制、Node.js SDK與CLI供本地開發、可自訂的聊天與語音UI元件、以及即時性能與使用情況分析。Huly Labs內建擴展性、安全性與日誌記錄，促使快速迭代與企業級部署。

IntelligentMASPlatform旨在通過模組化架構收快多智能體系統的開發與部署，架構分為代理層、環境層與服務層。代理使用符合FIPA標準的ACL消息進行通信，實現動態談判與協調。它包括一個多功能環境模擬器，讓開發者建模複雜場景、安排代理任務，並通過內置的儀表板實時可視化代理交互。為支持高階行為，它集成了增強學習模組並支持自定義行為插件。部署工具支持將代理打包為獨立應用或分佈式網絡。此外，平台的API也方便與數據庫、物聯網設備或第三方AI服務集成，非常適合用於科研、工業自動化和智慧城市應用。

Java-Action-Shape 是一個專為擴充 LightJason 多智慧體框架而設的專用幾何形狀動作函庫。它為代理人提供開箱即用的動作來實例化常見形狀（圓、矩形、多邊形）、應用轉換（平移、旋轉、縮放）和執行分析計算（面積、周長、重心）。每個動作皆為執行緒安全，並能與 LightJason 非同步執行模型整合，確保高效的平行處理。開發者可以透過指定頂點和邊來定義自訂形狀，並將其註冊於代理的動作登錄表中，亦可在計劃定義中使用。集中形狀相關邏輯後，Java-Action-Shape 能降低重複冗長代碼，確保 API 一致性，加快基於幾何的代理應用開發，包括模擬與教育工具。

Refact-LSP是專為開發者設計的語言伺服器，能與任何LSP相容的編輯器結合，使用OpenAI的GPT-3.5和GPT-4模型進行智能程式碼重構。它支援提取方法、重新命名變數、排序和優化導入、格式化程式碼，以及強制執行一致的風格規則。它會分析程式碼內容和開發者意圖，根據需求產生重構範例，並無縫取代選取的程式碼區域。支援多種語言，包括Python、JavaScript、TypeScript、Go和Rust。只需最少設定，團隊即可採用AI驅動的自動化，減少手動清理、標準執行並加快專案的程式碼審查流程。

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。

Step Functions代理是一個開源工具包，使開發者能在AWS上構建智慧的無伺服器工作流程。藉由利用OpenAI的GPT等大語言模型，根據自然語言提示或結構化指令動態生成AWS Step Functions狀態機定義。它支援調用Lambda函數、在步驟間傳遞上下文、實現條件分支、平行化、重試與錯誤處理。框架抽象化AWS服務整合，自動配置資源，並通過CloudWatch提供觀測性。用戶可自訂提示、整合自定義函數、監控流程執行。配備備援策略及審計記錄，方便建立可擴展且具韌性的AI自動化管道，加速資料處理、ETL及決策支援應用的開發。

Vercel AI SDK旨在協助希望提升其應用程式的網頁開發者，提供AI功能。它簡化了機器學習演算法和自然語言處理的實現過程，使得像聊天機器人、內容生成和個性化用戶體驗等智能功能成為可能。透過提供一組強大的工具和API，SDK幫助開發者快速部署AI能力，並提高應用程式的性能和用戶互動。

Agent Forge 透過提供 CLI 骨架命令簡化整個 AI 代理開發周期，這些命令用於生成樣板程式碼、對話範本與配置設定。開發者可以定義代理角色、附加 LLM 提供者，以及利用 YAML 或 JSON 描述文件整合外部工具（例如向量資料庫、REST API 和自定義插件）。此框架支持本地執行、互動測試，以及將代理打包成 Docker 映像或無伺服器函數，方便部署。內建日誌記錄、環境配置檔與 VCS 鉤子簡化除錯、協作與 CI/CD 流程。這個靈活的架構支持建立聊天機器人、自動研究助手、客戶支援機器人，以及端到端自動化數據流程，僅需最小設定。