DelphiGemini提供一個輕量級且易於使用的封裝，適用於Delphi開發者與Google Gemini LLM API交互。它管理驗證、請求格式化與回應解析，讓你能傳送提示詞並獲得文字完成或聊天回應。支援串流輸出，可以實時顯示Token。此函式庫也提供同步和非同步方法、可配置的逾時設定與詳細的錯誤回報。用它來建立聊天機器人、內容產生器、翻譯器、摘要器或任何AI驅動的功能，直接在Delphi應用中實現。

Gemini Computer Use通過將AI驅動的決策嵌入工作流程中，改變你與作業系統的互動方式。通過整合Google Gemini，代理可以理解具有豐富背景的英文命令，執行多種操作：執行終端命令、建立、編輯或刪除檔案、監控系統狀態並自動化多步驟流程。用戶可以直接透過CLI或API溝通，方便建立原型、管理伺服器或開發腳本，無需大量手動編碼。模組化架構允許開發者擴展功能、整合自訂工具以及建立專屬領域的代理。無論是協調複雜的部署流程，還是簡化每日的檔案操作，Gemini Computer Use都將對話式AI的力量帶到你的桌面。

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。

PyGame Learning Environment（PLE）是一個開源的 Python 框架，旨在簡化在自訂遊戲場景中開發、測試和基準強化學習代理的流程。它提供一套輕量級的基於 Pygame 的遊戲，內建支持代理觀察、離散與連續動作空間、獎勵塑形和環境渲染。PLE 擁有一個易於使用的 API，與 OpenAI Gym 包裝器相容，可與 popular RL 函式庫（如 Stable Baselines 和 TensorForce）無縫整合。研究人員與開發者能夠客製化遊戲參數、實現新遊戲，並運用向量化環境以加快訓練速度。藉由活躍的社群貢獻與豐富的文件說明，PLE 成為一個多用途的平台，適用於學術研究、教育與現實應用原型設計。

simple_rl是一個簡約的Python庫，旨在簡化增強學習的研究和教育。它提供一致的API用於定義環境和代理，內置支援常見RL範式，包括Q-learning、蒙特卡羅方法和動態規劃算法如價值和策略迭代。該框架包括範例環境，如GridWorld、MountainCar和多臂強盜，方便實操實驗。用戶可以擴展基類實現自定義環境或代理，並利用工具函數進行記錄、性能追蹤和策略評估。simple_rl的輕量架構和清晰代碼使其非常適合快速原型、教授RL基礎，以及在可重現且易於理解的環境中進行新算法的基準測試。

EmbedAPI提供了將API輕鬆整合到您的網頁應用程式中的平台。它提供了直觀的介面和強大的工具，來簡化將功能添加到項目中的過程。借助EmbedAPI，開發人員可以減少開發時間，並更專注於應用程式的核心部分。該平台支援廣泛的API，確保開發人員隨時都能獲得所需的工具。

LAWLIA提供一個結構化介面，用於定義代理行為、插件工具和會話或自主工作流程的記憶管理。開發者可以整合主要的LLM API，設定提示範本，並註冊搜尋、計算器或資料庫連接器等自訂工具。透過其Agent類別，LAWLIA負責規劃、行動執行與回應解釋，支援多回合互動與動態調用工具。模組化設計支持透過插件擴展功能，可應用於客戶支援、資料分析、程式碼協助或內容產生。該框架統一管理上下文、記憶體和錯誤處理，簡化代理開發流程。

MindSpore旨在簡化在各種平台上AI模型的開發和部署。其主要特點包括易於使用的API、高效的執行以及對廣泛硬體的支持。MindSpore促進了協作開發和資源的高效利用，使其非常適合於研究、工業應用和教育目的。此外，它提供了強大的安全性和隱私措施，確保AI技術的安全使用。

AChat.dev 是一個以開發者為中心的平台，支援用戶建立、測試和部署具備進階功能的 AI 聊天代理。它支援持久的對話記憶，讓代理記得過往的互動，並可動態呼叫外部 API 進行即時資料取回，並且支援角色基礎的多代理合作。基於 Python 和 Node.js SDK，包含快速部署範本、可擴展的插件架構，以及用於監控代理性能的儀表板。AChat.dev 遵守GDPR資料隱私規範，並可在雲端或本地端環境進行擴展。