gym-llm 擴展了 OpenAI Gym 生態系統，定義文本環境，讓 LLM 代理透過提示與動作互動。每個環境遵循 Gym 的步驟、重置與渲染慣例，輸出文本觀察並接受模型產生的回應作為動作。開發者可指定提示範例、獎勵計算與終止條件，打造複雜的決策與對話基準。整合流行的 RL 函式庫、日誌工具與可配置的評估指標，促進端到端的實驗。不論是評估 LLM 解謎、管理對話或導航結構化任務，gym-llm 提供標準化、可複現的研究與進階語言代理開發框架。

LangChain RAG代理建立一個管道，將文檔導入，使用OpenAI模型將其轉換為嵌入，並存儲在FAISS向量數據庫中。當用戶提出查詢時，LangChain檢索鏈會提取相關段落，代理執行器協調檢索和生成工具，以產生具有豐富上下文的答案。這種模組化架構支持自定義提示模板、多個LLM提供商及可配置的向量存儲，適合建立知識驅動的聊天機器人。

Chatbot-Grok提供一個用Python編寫的模組化AI代理框架，旨在簡化對話機器人的開發。它支援多輪對話管理，能在會話間保留聊天記憶，並允許用戶定義自訂的提示範本。其架構具有擴展性，讓開發者可以整合各種大型語言模型（LLMs），包括Grok，並連接Telegram或Slack等平台。結構清晰，插件架構友好，能加速原型設計和部署成熟的聊天助手。

SmartRAG是一個模塊化的Python函式庫，設計用於搭配大型語言模型的檢索增強生成（RAG）工作流程。它結合了文件引入、向量索引和先進的LLM API，可提供準確且富含上下文的回應。用戶可以匯入PDF、文本檔或網頁，使用FAISS或Chroma等流行的向量存儲進行索引，並定義自訂的提示範本。SmartRAG負責協調檢索、提示組合與LLM推理，並回傳依據資料來源的連貫答案。通過抽象化RAG流程的複雜度，加快知識庫問答系統、聊天機器人及研究助理的開發速度。開發者可以擴充連接器、更換LLM供應商，並微調檢索策略以符合特定知識領域。