RagFormation提供端到端的解決方案，用於實現檢索增強式生成流程。平台能攝取多種資料來源，包括文件、網頁和資料庫，並利用流行的大型語言模型提取嵌入。它能無縫連接到如Pinecone、Weaviate或Qdrant等向量資料庫，以存取和儲存具有語境相關的資訊。用戶可以定義自訂提示、配置對話流程，並部署互動式聊天介面或RESTful API以進行即時問題解答。內建監控、存取控制，並支援多種LLM供應商（如OpenAI、Anthropic、Hugging Face），讓團隊能快速建立、改進及運用以知識為核心的AI應用，並降低開發成本。其低代碼SDK和完整文件能加速與現有系統的整合，確保跨部門協作順暢，縮短上市時間。

LLMStack使開發者和團隊能在幾分鐘內將語言模型項目轉化為生產級的應用。它提供可組合的工作流程，用於連接提示、向量存儲實現語義搜索，並集成外部API進行數據豐富。內建任務調度、實時日誌、指標儀表板和自動擴展確保可靠性和可觀測性。用戶可以通過一鍵界面或API部署AI應用，同時執行訪問控制、性能監控和版本管理——所有操作都不需管理伺服器或DevOps。

多代理系統提供一套完整工具包，用於創建、控制和觀察自主代理之間的互動。開發者可以定義帶有自定義決策邏輯的代理類別，建立具有可配置資源和規則的複雜環境，以及實現資訊交流通道。此框架支援同步和非同步排程、事件驅動行為，並集成日誌記錄以測量績效指標。用戶可以擴展核心模組或整合外部AI模型來增強代理智能。視覺化工具可即時或事後呈現模擬，幫助分析新興行為並優化系統參數。從學術研究到原型分散式應用，多代理系統簡化了端到端的多代理模擬流程。

Orkes允許開發人員使用AI驅動的工具高效地構建和管理應用程序。它專注於微服務管理，實現服務的無縫集成、自動工作流程和實時監控。該平台旨在精簡開發生命周期，確保團隊能夠更快地開發高質量的應用程序，並降低複雜性。

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。

Astro Agents提供模組化架構來建構JavaScript與TypeScript的AI代理。開發者可以註冊自定義資料查詢工具、整合記憶庫以保留對話上下文，並編排多步推理流程。它支援多個LLM供應商如OpenAI與Hugging Face，可作為靜態網站或伺服器無關的函式部署。內建監控與擴充插件，團隊可快速原型、測試與擴展AI驅動的助手，且無需龐大基礎設施負擔。

UnitMesh框架提供一個彈性模組化的環境，用於定義、管理與執行AI代理鏈。它可無縫整合OpenAI、Anthropic與自訂模型，支援Python和Node.js SDK，並內建記憶儲存、工具連接器和插件架構。開發者可以調度平行或串列的代理工作流程，追蹤執行日誌，並透過自訂模組擴展功能。其事件驅動設計確保在雲端或本地部署中具有高性能與可擴展性。

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。

uMel是一個先進的AI開發和部署平台，旨在簡化AI驅動應用程序的創建和管理。通過提供易於使用的工具和集成，uMel使開發者和組織能夠構建穩健的AI解決方案，這些解決方案可以改變業務流程並增強決策能力。從數據處理到模型部署，uMel涵蓋AI生命週期的所有方面，確保可擴展性和性能優化。

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。

Agentic Kernel 提供一個解耦的架構，用於通過組合可重用的組件來構建AI代理。開發者可以定義規劃流程來分解目標，配置短期和長期記憶存儲（使用嵌入或檔案後端），並註冊外部工具或API來執行操作。該框架支持動態工具選擇、代理反思循環，以及內置的排程來管理工作流程。其可插拔設計適用於任何LLM提供商和自定義組件，應用場景包括對話助手、自動研究代理和數據處理機器人。通過透明的日誌、狀態管理和易於集成，Agentic Kernel加快開發速度，同時確保AI驅動應用的可維護性和可擴展性。

Defang是一款AI支持的雲部署工具，允許開發人員使用單一指令輕鬆安全地將應用程序部署到他們選擇的雲端。它瞬間將任何與Docker Compose相容的專案轉換為實時部署，提供AI指導的除錯，並支持任何程式語言或框架。無論您使用AWS、GCP還是DigitalOcean，Defang都確保您的部署是安全、可擴展和具成本效益的。該平台支持開發、暫存和生產等多種環境，非常適合各種規模的專案。