Autogen Studio Research是一個托管在GitHub上的研究原型，用於構建、視覺化和迭代多智能體AI應用程序。它提供基於網頁的界面，讓您拖放智能體組件、定義通信渠道和配置執行管道。在底層，它使用Python SDK連接到各種LLM後端（OpenAI、Azure、本地模型），並提供實時日誌、度量和除錯工具。該平台旨在支持快速原型開發、決策流程和自動任務協調。

LLMFlow提供了一種宣告式的方式來設計、測試與部署複雜的語言模型工作流程。開發者建立代表提示或動作的節點，然後將它們串連成可根據條件或外部工具輸出進行分支的流程。內建記憶管理能追蹤步驟間的語境，而適配器則實現與OpenAI、Hugging Face等的順暢整合。功能可以透過插件擴展，支援自訂工具或資料來源。流程可以在本地、容器或作為無伺服器函數執行。應用案例包括建立對話型助理、自動化報告生成與資料擷取流程—所有流程都具透明執行與日誌記錄。

Kin Kernel 是一個輕量級的開源核心框架，用於構建由AI驅動的數字工作者。它提供統一系統來協調大型語言模型、管理上下文記憶，以及整合自定義工具或API。採用事件驅動架構，Kin Kernel 支持異步任務執行、會話跟蹤和擴展插件。開發者定義代理行為、註冊外部功能，並配置多LLM路由，從資料擷取到客戶支持自動化工作流程。框架內建日誌紀錄與錯誤處理，便於監控與除錯。設計彈性高，Kin Kernel 可以嵌入Web服務、微服務或獨立Python應用，協助組織部署穩健的AI代理，大規模應用。