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。

Agentin 是一個開源的 Python 函式庫，旨在協助開發者建立能進行規劃、行動與學習的智慧代理。它提供管理對話記憶、整合外部工具或 API，以及協調多個代理人在平行或層級工作流程中的抽象層。藉由可配置的規劃模組與客製化工具封裝，Agentin 可迅速原型化自主資料處理、客服機器人或研究助理等代理。此框架亦提供擴展性強的日誌記錄與監控接口，便於追蹤代理決策與排查複雜的多步互動問題。

Agentic-AI是一個開源Python框架，簡化構建利用大語言模型（如OpenAI GPT）的自主代理。它提供核心模組，用於任務規劃、記憶持久化和工具整合，讓代理可以將高層目標拆解為可執行的步驟。該框架支援基於插件的自定義工具，例如API、網頁爬取和資料庫查詢，使代理能與外部系統互動。它具備鏈式思考推理引擎，協調規劃與執行循環，支持情境記憶回想和動態決策。開發者可以輕鬆配置代理行為、監控動作日誌並擴展功能，實現多樣應用的擴展性和適應性AI自動化。

Agents-Deep-Research旨在通過提供模組化、可擴展的程式碼庫，簡化自主AI代理的開發與測試。它具有將用戶定義目標分解為子任務的任務規劃引擎、存儲與檢索上下文的長期記憶模組，以及允許代理與外部API和模擬環境互動的工具整合層。框架還提供評估腳本和基準工具，用於衡量代理在各種場景中的性能。基於Python，並可適配多種LLM後端，幫助研究人員和開發者快速原型化新型代理架構，進行可重複的實驗，並比較不同的規劃策略。

ai-agents-trial是一個開源的Python項目，展示如何使用LLMs構建自主AI代理。它提供模組化抽象來規劃代理、調用工具（如網絡搜索、計算器）和管理記憶。開發者可以定義自訂工具、串連多步操作，並在會話間保存上下文。這個代碼庫結合OpenAI API與輔助工具，協調工作流程，非常適合快速建立聊天助手、研究機器人或專門領域的自動化代理的原型。擴展點允許添加新連接器和資料來源，無需更改核心邏輯。

Automata是一個針對開發者的框架，使在JavaScript和TypeScript中創建自主AI代理變得容易。它提供模組化架構，包括用於任務分解的規劃器、用於保持上下文的記憶模塊，以及用於HTTP請求、資料庫查詢和自定義API調用的工具整合。支援異步執行、插件擴展和結構化輸出，有助於開發能進行多步推理、與外部系統互動並動態更新知識庫的代理。

ModelScope Agent提供一個模組化的Python框架，用於協調自主AI代理。它具有外部工具（API、資料庫、搜尋）插件整合、對話記憶以保存上下文，以及可定制的代理鏈，用於處理知識檢索、文件處理和決策支援等複雜任務。開發者可以配置代理角色、行為和提示，並運用多個LLM後端來優化生產環境中的性能與穩定性。

Dive是一個基於Python的開源框架，旨在創建和運行能夠執行多步任務、且需要最少手動干預的自主AI代理。通過在簡單的YAML配置文件中定義代理配置文件，開發者可以指定API、工具和記憶模組，用於數據檢索、分析和管道協調。Dive管理上下文、狀態和提示工程，允許靈活的工作流程，並具有內建錯誤處理和日誌記錄。其模組化的架構支持廣泛的語言模型和檢索系統，方便組建用於客戶服務自動化、內容生成和DevOps流程的代理。該框架可以從原型擴展到生產，提供CLI命令和API端點，便於與現有系統集成。

FAgent 提供模組化架構來建立 AI 代理，包括環境抽象、策略介面和工具連接器。支援與流行的 LLM 服務整合，實現上下文保持的記憶管理，並提供用於日誌記錄和監控代理行為的可觀察層。開發者可定義自訂工具與行動，協調多步工作流程，並運行基於模擬的評估。FAgent 還包含資料收集、性能指標和自動化測試的插件，適用於研究、原型設計及多領域自主代理的生產部署。

GenAI Agents SDK 是一個開源的Python函式庫，旨在協助開發者利用大型語言模型建立自主的AI代理。它提供一個核心代理範本，具有可插拔的模組，用於記憶儲存、工具介面、規劃策略與執行循環。你可以設定代理致電外部API、讀寫檔案、執行搜尋或與資料庫互動。其模組化設計確保易於客製化、快速原型開發，以及新功能的無縫整合，促進打造具備推理、規劃與在現實場景中行動的動態自主AI應用。

Microsoft AutoGen旨在促進自主AI代理之端到端開發，提供模組化的記憶管理、任務規劃、工具整合和通信元件。開發者可以定義具有結構化架構的自訂工具，並連結到主要的LLM供應商如OpenAI和Azure OpenAI。此框架支援單一或多代理的協同，實現讓代理協調完成複雜任務的合作流程。其即插即用的架構允許輕鬆擴展新的記憶存儲、規劃策略和通信協定。透過抽象低層次的整合細節，AutoGen加快了原型開發和部署人工智慧驅動應用的速度，應用範圍涵蓋客服、資料分析與流程自動化等領域。

js-agent為開發者提供一個極簡而功能強大的工具包，用於在JavaScript中創建自主AI代理。它提供對話記憶、函數調用工具、可自定義的規劃策略和錯誤處理的抽象。使用js-agent，您可以快速連接提示、管理狀態、調用外部API並通過一個簡單模組化的API協調複雜的代理行為。設計用於Node.js環境，並與OpenAI API無縫整合，以提供智慧且具情境感知的代理。

LeanAgent 是一個基於 Python 的框架，旨在簡化自主 AI 代理的建立。它提供內建的規劃模組，利用大型語言模型進行決策，擴展性強的工具集成層可調用外部 API 或自定義腳本，並具有能在多次交互中保留上下文的記憶管理系統。開發者可以配置代理工作流程、加入自定義工具，快速進行除錯並部署適用於各種領域的生產級代理。

Llamator是一個開源的JavaScript函式庫，讓開發者可以在統一的管道中，透過結合記憶模組、工具整合與動態提示模板，建立自主AI代理。它協調規劃、行動執行與反思循環，以處理多步驟任務，支援多個LLM提供者，並允許自定義工具來進行API調用或資料處理。利用Llamator，你可以快速在網頁或Node.js應用中原型化聊天機器人、個人助理及自動化工作流程，並且享有模組化架構，方便擴展與測試。

ManasAI是一個以Python為基礎的框架，可創建具有內建狀態和模組化元件的自主AI代理。它提供代理推理、短期與長期記憶、外部工具與API整合、訊息驅動事件處理與多代理協調的核心抽象。代理可被設定來管理背景、執行任務、處理重試及收集反饋。其可插拔架構讓開發者能根據特定工作流程調整記憶後端、工具和協調器，非常適合原型開發聊天機器人、數位工作者與需要持續背景與複雜交互的自動化流程。

MARTI（多智能體強化學習工具包和介面）是一個面向研究的框架，旨在簡化多智能體 RL 算法的開發、評估和基準測試。它提供即插即用的架構，允許用戶配置自定義環境、代理策略、獎勵結構和通信協議。MARTI 與流行的深度學習庫集成，支持 GPU 加速和分散式訓練，並產生詳細的日誌和性能分析用的可視化。其模組化設計支持快速原型開發新方法，並與標準基準進行系統比較，非常適合學術研究及自主系統、機器人、遊戲 AI 和合作多智能體場景的試點項目。

OpenAI Agents 提供一個模組化的環境，用於定義、運行和管理基於 OpenAI 語言模型的自主 AI 代理。開發者可以配置帶有記憶存儲的代理、註冊自訂工具或插件、協調多代理合作，並通過內建日誌監控執行狀況。該框架負責 API 請求、上下文管理以及非同步任務排程，便於快速原型設計複雜的 AI 驅動工作流程和應用，例如數據擷取、客戶支援自動化、程式碼生成與研究協助。

OpenCV AI Kit (OAK)是一個為空間AI應用設計的創新平台。它結合了高級功能，如實時物體檢測、深度感知和視覺跟蹤，讓AI模型能更好地理解和與其環境互動。這個硬體加速的方案包含一個強大的攝影系統，支援機器學習功能，使得從機器人到智能監控及其他更廣泛的應用皆能夠實現。

SPEAR（可擴展邊緣AI即時平台）旨在管理邊緣端AI推理的完整生命週期。開發者可以定義串流管道，通過連接器從Kafka、MQTT或HTTP來源攝取感測器數據、影片或日誌。SPEAR動態將容器化模型部署到工作節點，平衡叢集負載，確保低延遲回應。它包含內建的版本控制、健康檢查和遙測，並將監控指標展現給Prometheus和Grafana。用戶可透過模組化插件架構應用自訂轉換或警示。透過自動擴展和故障恢復，SPEAR能提供可靠的即時分析，適用於物聯網、工業自動化、智慧城市及自主系統的異構環境。

Taiat（TypeScript AI Agent Toolkit）是一個輕量且可擴充的框架，用於在Node.js和瀏覽器環境中建構自主式人工智慧代理。它允許開發者定義代理行為、整合OpenAI和Hugging Face等大型語言模型API，並協調多步工具執行流程。該框架支援可自定義狀態對話記憶體後端、網路搜尋工具註冊、檔案操作和外部API呼叫，以及可插拔的決策策略。透過Taiat，你可以快速原型設計具備自主規劃、推理與任務執行能力的代理，涵蓋資料擷取、摘要、自動產生程式碼及對話助理等應用。