Azeerc-AI 是一個面向開發者的框架，通過編排大型語言模型（LLM）調用、工具集成和記憶管理，實現快速構建智能代理。它提供插件架構，您可以註冊自定義工具，例如網路搜索、資料獲取器或內部API，然後設計複雜的多步工作流程。內置動態記憶模塊允許代理記住並檢索過去的交互。只需少量樣板代碼，就可以快速建立對話機器人或任務專用代理，定制其行為，並在任何Python環境中部署。其擴展性設計適用於客服對話機器人到自動研究助理等多種應用。

BotFast通過提供全面的Python範本簡化了構建AI驅動的Telegram機器人的過程。它包含創建獨特機器人體驗所需的一切，包括與Telegram的付款整合和便捷的訂閱服務設置。使用BotFast，使用者可以設置自定義AI代理，利用多媒體功能，並利用各種後端功能如MongoDB進行數據管理，使之成為機器人開發的全能解決方案。

Dialogflow Fulfillment Python Library是一個開源框架，可以處理來自Dialogflow的HTTP請求，將意圖映射到Python處理函數，管理會話和輸出上下文，並構建結構化的回應，包括文字、卡片、建議晶片和自訂負載。它將Dialogflow的Webhook API的JSON結構抽象為方便的Python類和方法，加快了對話後端的創建，並在與資料庫、CRM系統或外部API集成時減少樣板程式碼。

ExampleAgent 是一個以開發者為中心的工具包，用於加速 AI 驅動助手的創建。它直接與 OpenAI 的 GPT 模型整合，處理自然語言理解與生成，並提供可插拔系統，加入自訂工具或 API。此框架管理對話上下文、記憶和錯誤處理，使代理能執行資訊檢索、任務自動化與決策流程。透過清晰的程式範例、文件與範例，團隊能快速原型化專屬於特定領域的聊天機器人、資料擷取、排程等。

Langchainrb是一個開源的Ruby函式庫，旨在透過模組化架構簡化人工智慧驅動應用的開發，包含代理、鏈和工具。開發者可定義提示模板，組合LLM的呼叫鏈，加入記憶模組以維持上下文，並連結自訂工具，如文件載入器或搜索API。它支援語義搜索的嵌入產生、內建錯誤處理，以及模型的彈性配置。有了代理抽象層，你可以實作對話助手，根據用戶輸入決定調用哪些工具或鏈。其擴充架構使得客製化變得便利，快速原型開發聊天機器人、自動摘要流程、QA系統及複雜工作流程自動化。

Langroid提供一個全面的代理框架，使開發者能以最少的負擔構建复杂的AI應用。它具有模組化設計，允許自定義代理角色、用於保持上下文的有狀態記憶，並與OpenAI、Hugging Face及私有端點等大型語言模型（LLMs）無縫集成。Langroid的工具包允許代理執行代碼、從資料庫獲取數據、調用外部API，並處理文字、圖像和音頻等多模態輸入。其協調引擎管理異步工作流程和工具調用，插件系統促進代理能力擴展。通過抽象複雜的LLM互動和記憶管理，Langroid加快了聊天機器人、虛擬助手和任務自動化解決方案的開發，滿足各行業需求。

Micro-agent 是一個輕量且無偏見的 JavaScript 函式庫，旨在簡化使用大型語言模型打造高階 AI 代理。它提供核心抽象，如代理、工具、規劃器與記憶體存儲，讓開發者組合自訂的會話流程。代理可以調用外部 API 或內部工具，實現動態資料擷取與行動執行。此庫支持短期會話記憶與長期持久存儲，以維持跨會話的上下文。規劃器負責串聯鏈式思考，將複雜任務拆解成工具調用或語言模型查詢。支援可配置的提示模板與執行策略，讓 micro-agent 無縫整合前端網頁、Node.js 服務與邊緣環境，成為構建聊天機器人、虛擬助手或自主決策系統的彈性基礎。

OSU NLP Middleware是一個輕量級的Python框架，簡化AI代理系統的開發。它提供一個核心代理循環，協調自然語言模型與作為插件定義的外部工具功能的交互。該框架支持流行的LLM供應商（如OpenAI、Hugging Face等），並允許開發者註冊用於資料庫查詢、文件檢索、網絡搜索、數學計算和RESTful API調用等任務的自定義工具。Middleware管理對話歷史，處理速率限制，並記錄所有互動。它還提供可配置的快取和重試策略，以提升可靠性，讓用戶能輕鬆建立智能助理、聊天機器人和自主工作流程，且代碼量最小化。

MixAgent提供即插即用的架構，讓開發者定義提示、連接多個LLM後端並整合外部工具（API、數據庫或代碼）。它協調規劃和執行循環，管理代理的記憶以支持狀態交互，並記錄思考鏈推理。用戶可以快速原型設計助手、資料擷取器或自動化機器人，無需從零構建協調層，從而加速AI代理的部署。

Nagato AI 是一個可擴展的 AI 代理框架，通過結合任務規劃、記憶管理和工具整合來協調自主工作流程。用戶可以定義自訂工具和 API，使代理能夠獲取資訊、執行動作並在長時間會話中維持對話情境。藉由其插件架構和對話式 UI，Nagato AI 能適應各種場景——從研究協助與資料分析，到個人生產力與自動客服交互，同時保持完整開源與開發者友好。

ragChatbot是一個面向開發者的框架，旨在簡化檢索增強生成聊天機器人的創建流程。它將LangChain流程與OpenAI或其他LLM API整合，用於處理自定義文件集的查詢。用戶可以上傳各種格式的文件（PDF、DOCX、TXT），自動提取文字，並利用流行模型產生嵌入向量。該框架支持FAISS、Chroma和Pinecone等多個向量存儲，以實現高效的相似度搜索。它具有多輪交互的對話記憶層，以及模組化的架構，便於自定義提示範本和檢索策略。透過簡單的CLI或網頁界面，用戶可進行數據輸入、搜索參數配置，並啟動聊天伺服器，以提供具有上下文相關性與準確性的回答。

SwiftAgent提供一套強大的工具箱，通過將OpenAI的模型直接整合到Swift中來構建智慧代理。開發者可以申報自定義動作與外部工具，由代理根據用戶查詢調用。該框架持有對話記憶，允許代理引用過去的互動。它支持指令模板和動態上下文注入，促進多輪對話與決策邏輯。SwiftAgent的非同步API與Swift的併發特性無縫配合，非常適合用於iOS、macOS或伺服器端環境。通過抽象模型調用、記憶存儲和流程調度，SwiftAgent幫助團隊在Swift專案中快速原型設計與部署對話助理、聊天機器人或自動化代理。

Bedrock Engineer為開發者提供一個結構化、模組化的方法，用於建立依賴AWS Bedrock基础模型（如Amazon Titan和Anthropic Claude）的AI代理。此工具包包含資料檢索、文件分析、自動推理與多步規劃的範例流程。它管理會話背景，與AWS IAM整合以確保安全存取，並支援客製化提示模板。透過抽象繁瑣的樣板程式碼，Bedrock Engineer加快聊天機器人、摘要工具與智慧助理的開發速度，同時利用AWS管理的基礎設施達到擴展性與成本優化。

ChaiBot 作為創建智能聊天代理的基礎，利用 OpenAI 的 GPT-3.5 和 GPT-4 API。它保持對話上下文，提供連貫的多輪對話，並支持動態人格配置，使代理能根據需求採用不同的語氣和角色。ChaiBot 內建記憶存儲，可回想過往互動，並提供可自訂的提示模板和插件钩子，以整合外部資料或商業邏輯。開發者可將 ChaiBot 作為網頁服務或 CLI，調整 token 限額、管理 API 金鑰並設定備用行為。抽象複雜的提示工程流程，加快客服、虛擬助理或娛樂、教育應用的對話代理開發。

CoreLink-Persona-Engine 是一個模組化的框架，讓開發者能透過定義人格特質、記憶行為和對話流程，建立具有獨特人格的 AI 代理。它提供彈性的插件架構，整合知識庫、自定義邏輯和外部 API。引擎同時管理短期與長期記憶，確保持續的上下文連貫性。開發者可用 JSON 或 YAML 配置人格檔案，連結 OpenAI 或本地模型的 LLM 提供者，並在多平台部署。內建的日誌記錄與分析功能幫助監控代理性能與優化行為，適用於客戶支援聊天機器人、虛擬助理、角色扮演應用和研究原型。

GoLC 為開發者提供一個完整的工具包，用於在 Go 中構建語言模型鏈和代理。其核心包括鏈管理、可定制的提示模板，以及與主要 LLM 提供商的無縫整合。藉由文檔加載器和向量存儲，GoLC 能實現嵌入式檢索，支持 RAG 工作流程。該框架支持有狀態的記憶模組以便於對話環境，還有輕量的代理架構可協調多步推理及工具調用。其模組化設計允許集成自定義工具、資料來源及輸出處理器。以 Go 原生性能和最低依賴，GoLC 簡化 AI 管道開發，非常適合構建聊天機器人、知識助理、自動化推理代理以及生產級後端 AI 服務。

OpenAI Agents Chatbot讓開發者能將多個專用AI代理（例如工具、知識檢索、記憶模組）整合並管理於單一對話應用。它具有思考鏈路協調、會話紀錄記憶、可配置的工具端點，並能無縫與OpenAI API互動。使用者可以自訂每個代理的行為，部署於本地或雲端環境，並用額外模組擴充框架。這促進進階聊天機器人、虛擬助理與任務自動化系統的開發。

Practical AI Agents 提供開發者一個完整的架構和即用範例，用於建構由大型語言模型支援的自主代理。它示範如何整合API工具（例如網頁瀏覽器、資料庫、自訂函數）、實作RAG式記憶、管理對話背景並進行動態規劃。範例可調整用於聊天機器人、資料分析助手、任務自動化腳本或研究工具。此倉庫包含筆記本、Dockerfile和設定檔，方便跨環境設置與部署。

scenario-go 作為一個強大的框架，使開發者能在 Go 中構建 AI 代理，透過編寫場景定義，逐步與大型語言模型進行互動。每個場景可以包含提示模板、自定義函數和記憶存儲，以維持多輪對話狀態。該工具包透過 RESTful API 整合主要 LLM 提供者，實現動態的輸入輸出循環與條件分支。內建日誌記錄與錯誤處理，使 scenario-go 簡化了 AI 工作流程的除錯與監控。開發者可以組合可重用的場景元件、串聯多個 AI 任務，並透過插件擴展功能。最終，這提供了一個簡化的開發體驗，用於建立聊天機器人、數據萃取管道、虛擬助手，以及在 Go 中全自動化的客服代理。

Sharp-GPT賦能.NET開發者利用自定義屬性在介面上定義提示模板、配置模型並管理對話記憶。它提供實時流式輸出，用於即時交互；自動JSON反序列化，用於結構化回應；以及內建的回退策略和日誌記錄支持。通過模組化的HTTP客戶端和供應商抽象，可以輕鬆切換OpenAI、Azure或其他LLM服務。非常適合用於聊天機器人、內容生產、摘要、分類等場景，Sharp-GPT降低樣板程式碼量，並加速在Windows、Linux或macOS上的AI代理開發。