Llamator是一個開源的JavaScript函式庫，讓開發者可以在統一的管道中，透過結合記憶模組、工具整合與動態提示模板，建立自主AI代理。它協調規劃、行動執行與反思循環，以處理多步驟任務，支援多個LLM提供者，並允許自定義工具來進行API調用或資料處理。利用Llamator，你可以快速在網頁或Node.js應用中原型化聊天機器人、個人助理及自動化工作流程，並且享有模組化架構，方便擴展與測試。

Melissa提供一個輕量、可擴展的架構，用於構建基於AI的代理，而不需要大量樣板程式碼。其核心基於插件系統，開發者可以註冊自訂動作、資料連結器和記憶模組。記憶子系統能在交互中保存上下文，增強對話連續性。整合適配器允許代理從API、資料庫或本地檔案中獲取並處理資訊。結合簡單的API、命令列工具和標準化介面，Melissa簡化自動化客戶查詢、生成動態報告或調度多步驟流程等任務。此框架支援語言無關的整合，適用於Python專案，並可部署在Linux、macOS或Docker環境中。

Multi-Agents 提供一個結構化環境，不同的 AI 代理——如規劃者、執行者和批評者——協同解決多步驟任務。規劃者負責將高層目標拆解為子任務，執行者透過與外部 API 或工具互動來完成每一步，批評者則檢查結果的準確性與一致性。記憶模組允許代理在多次互動中存儲上下文，訊息系統則確保溝通無縫。此框架可擴充，使用者可加入自定義角色、整合專有工具或換用 LLM 後端以符合特殊應用需求。

Ruler 是一款無需程式碼的人工智能代理，讓基於規則的決策流程更為高效。它允許用戶定義條件規則、串聯多個步驟，並整合外部數據源，以自動化複雜流程。通過拖放界面，讓建立分支邏輯、觸發應用程序動作以及發送自動通知變得簡單。實時儀表板和日誌提供規則績效的洞察，內建版本控制確保安全地更新。Ruler 的 API 為先架構支持與 CRM、ERP 及訊息平台的無縫整合。團隊能快速模擬商業政策、合規檢查和審批流程，減少手動干預，加快決策週期。不論是自動化貸款核准、客戶支援路由還是供應鏈提醒，Ruler 都能提供一致且可靠的操作，無需撰寫程式碼。

Bot-With-Plan提供一個模塊化的Python範本，用於構建先生成詳細執行計劃的AI代理。它利用OpenAI GPT分析用戶指令，將任務分解為連續的步驟，驗證計劃，然後通過外部工具（如網絡搜索或計算器）逐步執行。該框架包括提示管理、計劃解析、執行協調和錯誤處理。通過將計劃和執行階段分離，提供更好的監控、更容易的調試，以及擴展新工具或功能的清晰結構。

Inngest AgentKit 提供一個完整的框架，用於在 Node.js 環境中開發 AI 代理。它利用 Inngest 的事件驅動架構，根據外部事件（如 HTTP 請求、排程任務或 Webhook 呼叫）來觸發代理工作流程。該工具包包含模板渲染實用工具，用以構建動態回應，內建狀態管理以維持會話上下文，並與外部 API 及語言模型進行無縫整合。代理可以即時流式傳輸部分回應，管理複雜邏輯，並藉由錯誤處理與重試機制協調多步流程。透過抽象化基礎設施和工作流程，AgentKit 讓開發者專注於設計智能行為，減少樣板代碼，加快對話助理、資料處理流程及任務自動化機器人的部署。

agent-steps是一個Python步驟協調框架，旨在通過將複雜任務拆解為離散且可重用的步驟，以簡化AI代理的開發。每個步驟封裝一個特定操作，如調用語言模型、執行資料轉換或外部API調用，並可以將上下文傳遞到後續步驟。該庫支持同步和異步執行，實現可擴展的管道。內建的日誌與除錯工具提供執行透明度，其模組化架構促進維護性。用戶可以定義自訂的步驟類型，將它們鏈接成工作流程，並輕鬆整合到現有Python應用中。agent-steps適用於建立聊天機器人、自動化資料管道、決策支援系統及其他多步驟AI解決方案。