LLaVA-Plus基於領先的視覺語言基礎，提供能同時解讀和推理多圖像的代理。它整合組裝學習和視覺語言規劃，執行如視覺問題回答、逐步問題解決和多階段推理流程等複雜任務。此框架具有模塊化插件架構，可連接不同的LLM後端，支持定制提示策略和動態連鎖思考解釋。用戶可本地或通過託管的Web演示部署LLaVA-Plus，上傳單個或多個圖像，使用自然語言提問，並獲得豐富的解釋性回答及規劃步驟。其可擴展設計支持快速原型開發多模態應用，適合研究、教育及生產級視覺語言方案。

Agentic-RAG-DeepSeek結合代理式調度與RAG技術，促使先進的對話和研究應用得以實現。其先處理文件語料庫，運用大語言模型（LLMs）生成嵌入並存入DeepSeek向量資料庫。運行時，AI代理會檢索相關段落，構建上下文感知的提示，並利用LLMs合成準確、簡潔的回應。該框架支持多步推理流程、工具操作和可定制的策略，以彈性控制代理行為。開發者能擴充組件、整合額外API或工具，並監控代理性能。無論是建立動態問答系統、自動研究助手或特定領域的聊天機器人，Agentic-RAG-DeepSeek都提供一個可擴展、模組化的平台，用於檢索驅動的AI解決方案。

本課程為開發者提供逐步指南，利用 Hugging Face 生態系統實現各種 AI 代理。內容涵蓋利用 Transformers 進行語言理解、檢索增強生成功能、整合外部 API 工具、鏈接提示以及微調代理行為。學員建構文檔問答、對話助理、流程自動化及多步推理的代理。透過實務筆記本，使用者配置代理調度、錯誤處理、記憶策略及部署範例，打造穩健且可擴展的 AI 驅動助理，用於客戶支援、資料分析和內容生成。

LangChain AI Scientist V2 利用大型語言模型與 LangChain 的代理框架，協助研究人員完成科學流程的每個階段。它可以吸收學術論文進行文獻回顧、生成新假設、設計實驗流程、撰寫實驗報告，並產生資料分析程式碼。用戶可透過 CLI 或筆記本互動，並用提示模板與配置設定自訂任務。它通過串連多步推理鏈，提升研究速度、減少手動工作，並確保結果可重複。

LLM-Blender-Agent使開發者能將LLM封裝為協作型智能體，建立模組化的多智能體AI系統。每個智能體可以存取Python執行、網路擷取、SQL資料庫和外部API工具。框架能管理對話記憶、逐步推理與工具協調，支持產生報告、資料分析、自動化研究和流程自動化等應用。基於LangChain，輕量、擴展性佳，可與GPT-3.5、GPT-4及其他LLM兼容。

Magi MDA是一個以開發者為中心的AI代理框架，簡化自主代理的建立與部署。它提供核心組件——規劃者、執行者、解釋器和記憶體——可以組裝成自定義流程。用戶可連接流行的LLM提供者進行文字生成、加入檢索模組以增強知識，並整合任意工具或API以完成專門任務。該框架自動處理逐步推理、工具路由和上下文管理，讓團隊專注於領域邏輯，而非協調程序。

Joylive Agent提供一個模組化、插件式的架構，專為構建高階AI代理設計。它無縫整合OpenAI GPT等LLM，支持配置記憶後端以持續會話，並擁有工具包管理器，可將外部API或自訂函數展現為代理能力。框架內建推理鏈、多回合對話管理，以及RESTful服務接口，方便部署。Java核心確保企業級穩定性，讓團隊能快速原型設計、擴充規模，應用於多種用途。