Evolving Agents提供了一個基於遺傳編程的框架，用於構建和演化模組化AI代理。用戶可以組合可互換的代理架構，配置環境模擬和適應度指標，然後運行進化周期，自動產生改進的代理行為。該庫包括突變、交叉、種群管理和進化監控的工具，讓研究者和開發者能在多樣的模擬環境中原型設計、測試並改良自主代理。

FAgent 提供模組化架構來建立 AI 代理，包括環境抽象、策略介面和工具連接器。支援與流行的 LLM 服務整合，實現上下文保持的記憶管理，並提供用於日誌記錄和監控代理行為的可觀察層。開發者可定義自訂工具與行動，協調多步工作流程，並運行基於模擬的評估。FAgent 還包含資料收集、性能指標和自動化測試的插件，適用於研究、原型設計及多領域自主代理的生產部署。

Jason-RL在Jason多代理框架中加入一層強化學習，使AgentSpeak BDI代理器可以通過獎勵反饋學習行動選擇策略。它實現了Q-learning和SARSA算法，支援配置學習參數（學習率、折扣因子、探索策略）並記錄訓練指標。通過在代理計劃中定義獎勵函數和運行模擬，開發者可以觀察代理隨時間改善決策，並適應變化的環境，而不需要手動編碼策略。

Kaizen 是一個先進的 AI 代理框架，旨在簡化自主 LLM 驅動代理的建立和管理。它提供模組化架構，可定義多步驟工作流程，通過 API 整合外部工具，並在記憶體緩衝區中存儲上下文，以維持有狀態的對話。Kaizen 的流水線建立器能在單一調度中鏈結提示、執行程式碼和查詢資料庫。內建日誌和監控面板提供實時代理績效與資源使用的洞察。開發者可在雲端或本地部署代理，支援自動擴展。Kaizen 抽象化 LLM 互動和運營問題，使團隊能快速原型設計、測試和擴展 AI 自動化，應用於客服、研究與 DevOps 等領域。

NavGround Learning提供一套完整工具，用於開發與測試導航任務中的增強學習代理。支援多代理模擬、碰撞建模，以及可定制的感測器與執行器。使用者可選擇預設策略模板或實現自訂架構，並使用最先進的RL演算法進行訓練，還能視覺化性能指標。與OpenAI Gym和Stable Baselines3的整合，讓實驗管理更為便利，內建記錄與視覺化工具則助於深入分析代理行為與訓練動態。

Recontact提供一個基於AI的平台，分析成千上萬的通話以確保合規性、提升代理表現並提取有價值的客戶洞察。該平台審核的通話數量比手動過程多達60%，節省時間和資源，同時確保更高的準確性。用戶可以預約演示或觀看在線演示，以了解平台的運行，突顯其在將原始通話數據轉化為可行洞察方面的強大能力。