可控RAG框架提供一個模組化的方法來建構檢索增強生成系統。它允許配置和串聯檢索組件、記憶模塊以及生成策略。開發者可插入不同的大型語言模型（LLM）、向量資料庫和策略控制器，以調整文檔在生成前的提取和處理方式。基於Python，包含索引、查詢、對話歷史追蹤和行動控制流程等工具，適用於聊天機器人、知識助手及研究工具。

Easy-Agent 加速 AI 代理開發，提供一個模組化框架，將 LLM 與外部工具、記憶會話追蹤和可配置的操作流程集成。開發者首先定義一組工具封裝器，暴露 API 或可執行文件，然後使用所需的推理策略（如單步、多步鏈式思考或自定義提示）實例化代理。框架管理上下文，根據模型輸出動態調用工具，並通過會話記憶追蹤對話歷史。支持異步執行平行任務，並具有健全的錯誤處理，確保代理穩定運行。通過抽象複雜的協調，Easy-Agent 賦能團隊以最小設置部署智能助手，用於自動化研究、客戶支援、資料擷取流程和排程助手等用例。

Multi-Agent AI Assistant是一個模組化的Python框架，能協調多個GPT驅動的代理，每個代理被分配到不同的角色，如規劃、研究、分析和執行。系統支援代理之間的訊息傳遞、記憶儲存，以及與外部工具和API整合，實現複雜的任務拆解與合作解決問題。開發者可以自訂代理行為、添加新工具包，並透過簡單的配置檔案設定工作流程。利用專業代理之間的分散推理，該框架加速自動研究、資料分析、決策支援和任務自動化。資料庫包含範例實作和模板，支持快速原型設計智慧助手和數位工作者，能處理企業、教育及研究環境中的端對端工作流程。

Pacman AI 提供一個功能完整的 Python 環境和代理架構，用於經典的吃豆人遊戲。此專案實作關鍵的強化學習演算法——Q-learning 和價值迭代，使代理能學習最佳策略來收集豆子、穿越迷宮及避開鬼怪。用戶可以定義自訂的獎勵函數，並調整學習率、折扣因子與探索策略。此框架支援指標記錄、性能視覺化與可復現的實驗設定。設計於易於擴展，讓研究人員與學生能整合新演算法或神經網路學習方法，並與基線網格方法做比較。

ADK-Golang 是一個開源的代理開發套件，適用於 Go 生態系。它提供模組化框架，支援註冊與管理工具（API、資料庫、外部服務）、建立動態提示範本，以及維持多回合交互的對話記憶。內建協調模式與日誌支援，開發者可以輕鬆配置、測試與部署執行資料擷取、自動化流程與情境對話等任務的 AI 代理。ADK-Golang 抽象低層 API 呼叫，使整個代理生命週期從初始化、規劃到執行與回應處理都能在純 Go 中完成。

Autonomais是一個模塊化的AI代理框架，設計實現任務規劃和執行的完全自主。它整合大型語言模型來生成計劃，通過可定制的管道協調操作，並將上下文存儲在記憶模塊中，以實現連貫的多步推理。開發者可以插入額外的工具，如網頁爬蟲、數據庫和API，定義自定義動作處理器，並通過可配置的技能微調代理行為。該框架支持日誌記錄、錯誤處理和逐步調試，確保研究任務、數據分析和網頁交互的可靠自動化。其擴展性插件架構使Autonomais能快速開發具有複雜決策和動態工具使用能力的專用代理。

GPT Agent 提供一個模組化框架，用於建構由最新 GPT 模型驅動的智慧代理。用戶透過視覺化編輯器定義任務流程，指定輸入、動作與輸出格式。平台支援與外部資料來源和自訂知識庫的整合，使代理能執行複雜調查與摘要任務，並提供 API 存取以支援無界面部署，以及 web 控制台來監控性能、調整模型參數和查看會話紀錄。無論是自動化客戶交互、產出報告或管理排程，GPT Agent 都提供從建立到大規模生產的完整支援。