Symbol-LLM提供模組化的架構，用於構建由大型語言模型支援並增強有符號記憶存儲的AI代理。它具有用於拆解複雜任務的規劃模塊、調用工具的執行器，以及用於在交互中保持上下文的記憶系統。配備像網路搜尋、計算器和代碼執行器等內建工具，以及簡單的API以整合自定義工具，Symbol-LLM使開發者和研究人員能快速原型設計並部署用於各種領域的複雜LLM助手，包括研究、客戶支援和工作流程自動化。

Google Agent Development Kit 是一個強大的工具包，旨在幫助開發人員構建智能的會話代理。它提供了一整套廣泛的功能和工具，使 AI 功能可以無縫地集成到應用程式中。支持自然語言理解、語音識別和多平台部署，開發人員可以創建通過會話與用戶互動的代理，顯著增強用戶體驗。

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。

Proactive AI Agents是一個以開發者為中心的框架，旨在架構由大型語言模型推動的高級自主代理生態系統。它提供現成的功能用於代理創建、任務拆解和代理間通信，實現多步驟目標的無縫協作。每個代理可配備自定義工具、記憶存儲和規劃演算法，使其能積極預測用戶需求、排定任務並動態調整策略。該框架支持模組化整合新的語言模型、工具包和知識庫，同時提供內建的日誌記錄與監控功能。透過抽象化代理協調的複雜性，Proactive AI Agents加快AI驅動的工作流程開發，適用於研究、自動化和企業應用。

AI-Agents 使用 Python 和 OpenAI 模型，提供模組化架構來定義 AI 驅動的代理。它包含可插拔的工具，例如網路搜尋、計算器、維基百科查詢和自訂功能，使代理能進行複雜的多步推理。內建的記憶元件支持跨會話的情境保留。開發者可以克隆庫、配置 API 金鑰，並快速擴展或更換工具。配合範例和豐富文件，AI-Agents 可簡化從概念到部署的流程，適用於定制的會話或任務導向 AI 解決方案。

Inngest AgentKit 提供一個完整的框架，用於在 Node.js 環境中開發 AI 代理。它利用 Inngest 的事件驅動架構，根據外部事件（如 HTTP 請求、排程任務或 Webhook 呼叫）來觸發代理工作流程。該工具包包含模板渲染實用工具，用以構建動態回應，內建狀態管理以維持會話上下文，並與外部 API 及語言模型進行無縫整合。代理可以即時流式傳輸部分回應，管理複雜邏輯，並藉由錯誤處理與重試機制協調多步流程。透過抽象化基礎設施和工作流程，AgentKit 讓開發者專注於設計智能行為，減少樣板代碼，加快對話助理、資料處理流程及任務自動化機器人的部署。

AiChat 提供一個多功能工具包，用於創建智慧聊天代理，包含角色基標題管理、記憶處理和串流回應功能。使用者可以設定多個對話角色，例如系統、助手與用戶，以塑造對話語境與行為。該框架支援外部 API 的插件整合、資料取得或自訂邏輯，實現功能的無縫擴展。模組化設計允許輕鬆交換語言模型和調整回饋迴路，以優化回應效果。內建記憶功能能在多輪對話中維持上下文，串流 API 則可提供低延遲互動。開發者可藉由清楚的文件及範例專案，加速在網頁、桌面或伺服器環境部署聊天機器人。

AtomicAgent 提供一個結構化的框架，用於定義、組合及執行 AI 代理任務。核心模組包括用來註冊並調用外部服務的工具註冊表、持久存取對話或任務上下文的記憶管理器，以及逐步引導 LLM 互動的協調引擎。開發者可以定義可重用的工具、設定決策邏輯，並利用非同步執行長時間任務。AtomicAgent 的模組化設計促進維護性、測試性與快速迭代的複雜 AI 驅動工作流程，從聊天機器人到資料處理工作流。

DevKit 為開發者提供一整套旨在簡化日常編碼和開發任務的工具。配備諸如 DevGPT、HTTP 請求測試、數據庫查詢和代碼片段執行等功能，DevKit 增強了生產力，降低了對多個軟件工具的需求。無論您是在編寫代碼、管理數據庫還是進行 API 調用，DevKit 都是為有效處理各種開發者需求而設計的。

OpenAgent 提供一個完整的框架，用於開發能理解任務、規劃多步行動並與外部服務互動的自主 AI 代理。通過與 OpenAI 和 Anthropic 等 LLM 整合，實現自然語言推理和決策。平台具有可插拔的工具系統，用於執行 HTTP 請求、檔案操作和自訂 Python 函數。記憶體管理模組允許代理在會話中儲存和檢索上下文資訊。開發者可以通過插件擴展功能，配置實時串流應答，並利用內建的記錄與評估工具監控代理性能。OpenAgent簡化了複雜工作流程的編排，加速智能助手的原型設計，並確保模組化架構以支援可擴展的 AI 應用。