Crayon使開發者能在JavaScript/Node.js中建立能呼叫外部API、維持對話歷史、規劃多步任務和處理非同步流程的自主AI代理。其核心實現了一個規劃-執行循環，將高層目標拆解為獨立的行動，並與自訂工具包整合，利用記憶模組來儲存和回憶資訊跨會議。該框架支援多個記憶後端、插件式工具整合與完整的除錯記錄。開發者可以透過提示與YAML流程配置代理行為，這促使複雜工作流程，例如資料爬取、報告生成和互動聊天機器人變得簡便且高效。Crayon的架構支持擴展，讓團隊能整合特定領域工具並根據業務需求調整代理。

CryptoTrader Agents provides a comprehensive toolkit for designing, training, and deploying AI-driven trading strategies in cryptocurrency markets. It includes a modular environment for data ingestion, feature engineering, and custom reward functions. Users can leverage preconfigured reinforcement learning algorithms or integrate their own models. The platform offers simulated backtesting on historical price data, risk management controls, and detailed metric tracking. When ready, agents can connect to live exchange APIs for automated execution. Built on Python, the framework is fully extensible, enabling users to prototype new tactics, run parameter sweeps, and monitor performance in real time.

e2e-chainlit-chatbot是一個示例項目，展示了使用Chainlit的完整對話式AI開發週期。該存儲庫包括端到端的代碼，用於啟動本地Web服務器，托管具有交互性的聊天界面，集成大型語言模型以產生回應，並管理消息之間的對話上下文。它具有可定制的提示模板、多代理工作流程和實時流式回應。開發者可以配置API金鑰、調整模型參數，並用自定義邏輯或集成來擴展系統。由於依賴少且文檔清晰，該項目加快了AI驅動聊天機器人的實驗，並為生產級的對話助手提供堅實的基礎。還包括自定義前端組件、日誌記錄和錯誤處理的範例。設計為能與雲平台無縫集成，支援原型和正式應用場景。

LangChain Google Gemini 代理是一個用於簡化由Google Gemini語言模型提供支持的自主AI代理建立的Python函式庫。它結合 LangChain 的模組化設計—允許提示鏈、記憶管理和工具整合—與 Gemini 先進的自然語言理解能力。用戶可以定義自訂工具，進行API呼叫、資料庫查詢、網路爬蟲及文件摘要，並由代理解讀用戶輸入，選擇適當的工具操作，產生連貫的回應。這樣的代理能進行多步推理、即時資料存取和語境對話，非常適合建立聊天機器人、研究助手和自動化工作流程，也支援與流行向量資料庫及雲端服務整合，提供擴展性。

LLM-Agent是個輕量級且可擴充的框架，用於建構由大型語言模型驅動的AI代理。它提供對於會話記憶、動態提示範本及無縫整合自訂工具或API的抽象層。開發者能編排多步推理流程、跨多次互動保持狀態，並自動化複雜任務，例如資料擷取、報告生成與決策支援。結合記憶管理、工具利用與規劃，讓在Python中開發智能、任務導向的代理更加高效。

MARL-DPP是一個開源框架，使用確定性點過程（DPP）強制多智能體強化學習（MARL）中的多樣性。傳統的MARL方法經常陷入策略收斂到類似行為的問題，MARL-DPP透過引入基於DPP的措施來鼓勵代理保持多元的行動分佈。該工具套件提供模組化的程式碼來將DPP嵌入訓練目標、樣本策略和探索管理中，包括與OpenAI Gym和多智能體粒子環境（MPE）的即插即用整合，以及用於超參數管理、日誌記錄和多樣性指標視覺化的工具。研究人員可以評估多樣性約束在合作任務、資源分配與競爭遊戲中的影響。其擴展性設計支持客製化環境與高階演算法，促進新型MARL-DPP變體的探索。

Meta-Agent-with-More-Agents 是一個擴展性開源框架，實現了元代理架構，使多個專門的子代理可以合作完成複雜任務。它利用LangChain進行代理調度，並使用OpenAI API進行自然語言處理。開發者可以定義自訂的代理，用於數據擷取、情感分析、決策或內容生成。元代理負責任務分解、將目標派發給相應的代理、收集它們的輸出，並通過反饋循環不斷完善結果。其模組化設計支持平行處理、日誌記錄和錯誤處理。非常適合自動化多步工作流程、研究管道和動態決策支持系統，並簡化建立穩健的分散式AI系統，抽象化代理間通信與生命週期管理。

MIU CS589 AI Agent API提供一個標準化界面，用於建立客制化AI代理。開發者可以定義代理行為、整合外部工具或服務，並透過HTTP端點管理串流或批次回應。框架內建身份驗證、請求路由、錯誤處理與日誌記錄。可擴充性高——用戶可以註冊新工具、調整代理記憶和配置大型語言模型（LLM）參數。適用於實驗、演示及生產原型，極大簡化多工具協調流程，加快AI代理開發，不受限制於單一平台。

模組化LLM架構旨在通過可組合的模組設計，簡化定制化LLM驅動應用的創建。它提供關鍵組件如會議狀態保持的記憶模組、外部API調用工具接口、模板或動態提示生成的提示管理器，以及控制代理人工作流程的協調引擎。您可以配置串聯這些模組的管線，以實現多步推理、上下文感知回應和資料整合等複雜行為。此框架支持多個LLM後端，允許切換或混用模型，同時提供擴展點以增加新模組或自訂邏輯。這個架構加快開發速度，促進元件重用，並維持對代理行為的透明度與控制。

MultiAgentes採用模組化架構來定義環境和智能體，支持同步和異步的多智能體互動。它包含環境和智能體的基礎類別，預定義的合作和競爭任務方案，用於自定義獎勵函數的工具，以及通信和觀察分享的API。可視化工具允許實時監控智能體行為，同時記錄模組記錄性能指標供分析。該框架能與Gym兼容的強化學習庫無縫集成，讓使用者可以用現有演算法訓練智能體。MultiAgentes設計為可擴展性，允許開發者添加新的環境模板、智能體類型和通信協議，以適應多樣的研究與教育應用。

Notte是一個以開發者為中心的Python框架，旨在協調由大型語言模型驅動的AI代理。它提供內建的記憶模組來存儲和檢索對話上下文，靈活的外部API或自定義函數工具整合，以及排序任務的規劃引擎。有了Notte，你可以快速開發對話助手、數據分析機器人或自動化工作流程，同時享有開源的擴展性和跨平台支持。

rag-services是一個可擴展的平台，將RAG流程拆分成不同的微服務。它提供文件存儲服務、向量索引服務、嵌入服務、多個LLM推理服務，以及協調工作流程的編排器。每個模組都提供REST API，允許你組合資料庫和模型供應商。支持Docker和Docker Compose，可以在本地或Kubernetes叢集部署。此框架支持為聊天機器人、知識庫和自動文件問答提供擴展性和容錯性強的解決方案。

SonAgent是一個可擴展的開源框架，主要用於在Python中構建、組織和運行AI代理。它提供核心模塊，用於記憶存儲、工具包裝器、規劃邏輯和異步事件處理。開發者可註冊自定義工具、整合語言模型、管理長期代理記憶，並協調多個代理以合作完成複雜任務。SonAgent的模組化設計促進對話機器人、工作流程自動化和分散式代理系統的開發。

Huginn是一個多功能的開源自動化框架，讓用戶可以建立代理來監控、收集及處理來自不同來源的資料，如網站、API、社群媒體和電子郵件。每個代理可以設定在特定事件觸發、轉換資料，並輸送到其他代理或外部服務。有內建排程、日誌記錄，以及豐富的代理類型庫，如RSSAgent、EmailAgent、WebhookAgent和DataOutputAgent，支援複雜的工作流程和條件邏輯。它可在Linux、macOS、Windows或Docker上運行，並可透過自訂Ruby代碼或Docker容器擴展以達成專用任務與整合。

Llama-Agent 是一個以開發者為中心的工具包，用於創建由大語言模型驅動的智能 AI 代理。它提供工具整合以調用外部 API 或函數、記憶管理以儲存與檢索上下文，以及思維鏈規劃來拆解複雜任務。代理能執行動作、與自訂環境互動，並透過插件系統調整。作為一個開源專案，支持方便擴展核心元件，能在各個領域快速實驗與部署自動化工作流程。

Query-Bot整合了文件攝取、文本切割與向量嵌入，從PDF、文本文件和Word文檔建立可搜尋的索引。結合LangChain和OpenAI GPT-3.5 Turbo處理用戶查詢，提取相關段落並生成簡明答案。基於Streamlit的界面讓用戶上傳文件、追蹤對話歷史並調整設定。可在本地或雲端部署，提供擴展性強的框架以支持自訂代理和知識庫。

FastAPI Agents為基於LLM的代理開發提供了一個強大的服務層，利用FastAPI網絡框架。它允許您使用LangChain鏈、工具和記憶系統定義代理行為。每個代理都可作為標準的REST端點暴露，支持非同步請求、流媒體回應和可自定義的載荷。與向量存儲的整合實現了基於檢索的擴增生成，適用於知識驅動的應用。框架內置日誌記錄、監控鉤子和Docker支援，方便容器化部署。您可以輕鬆擴展代理，加入新工具、中間件和身份驗證。FastAPI Agents提升AI解決方案的生產就緒，加強安全性、擴展性和維護性，適用於企業和研究環境。

AI-Agents提供一個模組化工具包，能創建具有任務規劃、執行和自我監控能力的自主AI代理。它內建支持工具集成，例如網頁搜索、數據處理和自定義API，並具有記憶組件，可在交互過程中保留和回憶上下文。借助靈活的插件系統，代理可以動態載入新功能，而異步執行確保高效的多步工作流程。該框架利用LangChain實現高級連鎖思考推理，並簡化在macOS、Windows或Linux上的Python環境部署。

Advanced_RAG 提供一個模組化的管道，用於檢索增強生成任務，包括文件載入器、向量索引構建器和鏈管理器。用戶可以配置不同的向量資料庫（FAISS、Pinecone）、自訂檢索策略（相似度搜尋、混合搜尋），並插入任何 LLM 以產生具上下文的回應。它還支援評估指標與日誌記錄，用於性能調整，並設計為具有擴展性與可擴充性，適合生產環境使用。

Agent Adapters 設計旨在為開發者提供一個一致的介面，用來連接 AI 代理與外部服務和框架。透過其可插拔的適配器架構，它提供預建的適配器，用於 HTTP API、Slack 和 Teams 等訊息平台，以及自訂工具端點。每個適配器負責請求解析、回應映射、錯誤處理，以及可選的日誌和監控鉤子。開發者亦可實作介面來註冊自訂適配器，並在代理設定中配置適配器參數。這種精簡的方法可以降低樣板程式碼，確保流程執行的一致性，並加快在多個環境中部署代理的速度，而無需重寫整合邏輯。