AgentSimulation 是一個建立在 Pygame 之上的開源 Python 函式庫，用於在 2D 環境中模擬多個自主代理。它允許用戶配置代理屬性、操控行為（如搜尋、逃跑、漫遊）、碰撞檢測、路徑尋找及互動規則。藉由實時渲染和模組化設計，支援快速原型設計、教學模擬及群體智慧或多代理互動的小規模研究。

AgentSpeak是基於Java的開源實作，為AgentSpeak(L)語言設計，旨在促進BDI（信念-慾望-意圖）自主代理的創建與管理。它具有解析AgentSpeak(L)代碼、維護代理信念基底、觸發事件並根據現有信念和目標選擇執行計劃的運行時環境。該解釋器支援並行的代理執行、動態計劃更新及可自訂語義。透過模組化架構，程式設計師可以擴充核心組件，如計劃選擇與信念修正。AgentSpeak使學術界與產業界能更快速的原型設計、模擬與部署智慧型代理於模擬系統、物聯網及多代理場景中。

Agent Zero 是一個次世代的 AI 助手，允許用戶在虛擬計算機上運行自己的自主 AI 代理。它是開源且完全可自訂，這意味著用戶可以根據其具體需求調整其功能。使用 Agent Zero，您可以迴避傳統 AI 系統施加的限制，享受簡化和透明的體驗。這個 AI 助手體現了去中心化和自主性的原則，使其對每個人都可獲得，無論他們的技術背景如何。

AIAgentWorkshop是一個開源的Python專案，展示如何建立具有規劃、決策與工具使用能力的自主AI代理。包含整合網路搜尋、檔案管理與系統命令的範例，以及簡單的記憶與推理模組。開發者可進行引導練習，創建能解讀用戶目標、產生多步驟方案、跨工具執行任務並維持上下文的代理。模組化架構使工具易於交換或擴展，並能鏈式執行代理動作，轉化AI研究概念為可執行的原型。

Amico是一個AI代理框架，允許用戶為各種業務流程創建自定義自主助手。透過可視化流程構建器，用戶可以定義觸發器（如郵件到達或Webhook事件）、連接第三方API，並編寫數據處理、分類和回應生成的邏輯。該平台支援與Slack、Zendesk、Google Sheets等整合，使代理可以擷取數據、進行情感分析、安排會議或生成報告。代理可以定時運行或即時對事件作出反應，無需人為干預即可執行任務。進階功能包括對話流程、多步驟工作流程和性能分析儀表板。內建安全性和基於角色的存取控制，Amico提供擴展性解決方案，以自動化重複性任務並提升跨團隊效率。

Amon是一個構建自主AI代理的平台和框架，這些代理能在無人干預下執行多步任務。用戶通過簡單的配置文件或直觀的界面定義代理行為、資料來源和整合。Amon的運行時管理代理的生命週期、錯誤處理和重試邏輯。它支持實時監控、日誌記錄和在雲端或本地環境中擴展，非常適合自動化客户支持、資料處理、程式碼審查等。

APLib旨在簡化在遊戲與模擬環境中開發AI驅動的自主代理。利用受信念-願望-意圖（BDI）啟發的架構，它提供多模組的感知、決策與行動模組。開發者可以通過直觀的API和行為樹定義代理的信念、目標和行為。APLib的代理能通過可定制的感測器解析遊戲狀態，利用內建規劃器制定計劃，並通過執行器與環境互動。這個庫支援Unity、Unreal以及純Java環境的整合，方便自動測試、AI研究與模擬。它鼓勵行為模組重用、快速原型製作及穩健的QA流程，自動化重複測試場景並模擬複雜玩家行為，無需人工干預。

BabyAGI UI 為開放原始碼的 BabyAGI 自主代理提供一個簡潔的瀏覽器前端。用戶輸入整體目標與初始任務；系統隨後利用大型語言模型生成後續任務、根據與主要目標的相關性排序，並逐步執行每個步驟。在整個過程中，BabyAGI UI 會保存已完成任務的歷史、顯示每次輸出結果，並動態更新任務佇列。用戶可以調整模型類型、記憶範圍與執行次數限制，以在自動化與控制間取得平衡。

TinyAuton提供了一個最小、可擴展的架構，用於構建能利用OpenAI GPT模型進行規劃、執行和調整任務的自主代理。它包含內建模塊，可定義目標、管理對話上下文、調用自訂工具並記錄代理決策。透過循環式自我反思，代理可以分析結果、調整計畫並重試失敗步驟。開發者能整合外部API或本地腳本作為工具，建立記憶或狀態，並自訂代理的推理流程。TinyAuton適合用於快速原型化AI驅動的工作流程，從資料擷取到程式碼產生，都可用少量Python程式碼實現。

Devon提供一整套工具，用於在Python應用中定義、協調和運行自主代理人。用戶可以設定代理目標、指定可調用的任務，並根據條件鏈接行動。透過與GPT等語言模型及本地向量存儲的無縫集成，代理人能捕捉並解釋用戶輸入、檢索上下文知識並制定計劃。框架支持長期記憶，通過可插拔的存儲後端，讓代理人能回憶過去的互動。內建監控和記錄元件能夠即時追蹤代理人表現，CLI與SDK則幫助快速開發與部署。適用於自動化客戶支持、資料分析流程和例行商業操作，Devon加快可擴展數字工作的創建。

Divine Agent是一個全面的人工智能代理平台，簡化了自主數字工作者的設計、開發與部署。通過直觀的視覺化工作流程建構器，用戶可以將代理行為定義為一系列節點，連接到任何REST或GraphQL API，並從支持的LLMs如OpenAI和Google PaLM中選擇。內置的記憶模組可在會話間保持上下文，實時分析追蹤用戶情況、性能和錯誤。一旦測試完成，可部署為HTTP端點或集成到Slack、電子郵件和定制應用等渠道，實現客戶支持、銷售和知識任務的快速自動化。

基於JADE的電子商務多智能體系統展示了自主代理如何管理線上購物流程。買家代理搜索商品並與賣家代理談判價格。賣家代理管理庫存和價格策略。物流代理安排出貨並更新訂單狀態。系統展示了通過ACL進行的代理通信、行為擴展與在JADE平台上的容器部署。

ElizaOS 提供一套強大的工具，用於在 TypeScript 項目中設計、測試和部署自主 AI 代理。開發者可以定義代理角色、目標和記憶層級，並利用 ElizaOS 的規劃系統來設計任務流程。其模組化連接器架構簡化了與通信平台—如 Discord、Telegram、Slack、X—及 Web3 匹配器的整合。ElizaOS 支援多個 LLM 後端（OpenAI、Anthropic、Llama、Gemini），實現模型之間的無縫切換。插件支援擴展功能，包含自訂技能、記錄和可觀察性。借助 CLI 和 SDK，你的團隊可以微調代理配置，監控即時表現，並在雲端或本地環境中擴展部署。ElizaOS 讓企業能自動化客戶互動、社群媒體參與和業務流程，創造自主數位工作者。

Industrial AI Agents 是一個基於Python的工具包，旨在藉由部署自主的專業AI代理，以簡化工業作業流程。它包含一個數據導入代理，用於透過MQTT和OPC-UA收集感測器數據；一個診斷代理，用於異常與故障檢測；一個品質代理，利用電腦視覺進行視覺檢查；以及一個排程代理，用於彈性生產規劃。此框架支援使用Docker與Kubernetes進行容器化部署，便於整合現有物聯網平台與擴展即時分析。

Java Action Generic 是一個輕量級、模組化的庫，允許開發者通過定義通用動作來在 Java 中實現自主代理行為。這些動作是可在運行時執行、排程和組合的參數化工作單元。該框架提供一致的動作介面，使開發者可以創建自定義動作、處理動作參數並與 LightJason 的代理生命週期管理整合。支持事件驅動與並行處理，使代理人能完成動態決策、與外部服務互動及複雜行為協調。此庫促進重用與模組化設計，適用於研究、模擬、物聯網(IoT)與遊戲AI在任何支援 JVM 的平台上應用。

openai-agents-python是一個全面的Python套件，旨在協助開發者構建完全自主的AI代理。它提供代理規劃、工具整合、記憶狀態及執行循環的抽象。使用者可以註冊自定義工具，指定代理目標，並讓框架協調逐步推理。此庫還包含測試和記錄代理操作的工具，方便迭代行為與排解複雜的多步任務。

LLM代理模擬框架能設計、執行及分析模擬環境，讓自主代理透過大型語言模型進行互動。用戶可以註冊多個代理實例，分配可自定義的提示與角色，並指定通訊管道，例如訊息傳遞或共用狀態。此框架串連模擬週期、收集日誌並計算指標，如輪次頻率、回應延遲和成功率。它支援與OpenAI、Hugging Face及本地LLM的無縫整合。研究人員可建立複雜場景—如談判、資源配置或協作解決問題—以觀察新興行為。模組化插件架構允許新增代理行為、環境約束或可視化模組，促進可重複實驗。

Maux是一個SaaS人工智慧代理平台，讓團隊可以設計、配置和啟動智能自主代理，而無需深入的基礎設施管理。用戶可以從模塊化模板中選擇、定制提示鏈，並與Slack、CRM系統或資料庫等API集成。Maux支持多代理協調，使代理能夠在複雜任務中溝通和協作。內建監控儀表板和日誌提供性能、使用率和錯誤處理的見解。該平台還提供版本控制、基於角色的訪問和Webhook觸發器，實現生產級AI代理的無縫部署，應用於客戶支持、研究自動化、數據處理和工作流程自動化。

MultiAgent2提供一套完整工具包，用於協調由大型語言模型驅動的自主AI代理。開發者可以定義具有定制化角色、策略和記憶上下文的代理，實現對話、資料共享和共同解決問題。框架支持可插拔的長期記憶存儲選項、基於角色的存取控制以及可配置的同步或非同步對話通道。其CLI和Python SDK促進快速原型開發、測試和部署多代理系統，適用於研究實驗、自動化客戶支援、內容生成管道和決策支援流程。通過抽象代理間通信和記憶管理，MultiAgent2加速複雜AI應用的開發。

Nova提供完整工具集，用於在Python中創建自主AI代理。它具有將目標分解為可行步驟的規劃器、整合任何外部工具或API的插件系統，以及用於存儲和回憶會話內容的記憶模組。開發者可以配置自定義行為、透過日誌追蹤代理決策，並以最少程式碼擴充功能。Nova簡化從設計到部署的整個代理生命週期。