AI Agents提供一套結構化的工具包，讓開發者使用大型語言模型來建立自主代理。它包括集成外部API、管理對話或長期記憶、協調多步工作流程和鏈接LLM調用的模組。該框架為常見代理類型——資料檢索、問答和任務自動化——提供模板，同時允許自訂提示、工具定義和記憶策略。支持異步功能、插件架構和模組化設計，使AI Agents能建立可擴展、可維護且可擴充的代理應用。

AgentKit是一個強大的平台，用於創建針對特定業務需求量身定制的AI代理。它允許用戶輕鬆設計工作流程，自動化重複性任務，而無需廣泛的編程知識。通過其直觀的界面，用戶可以集成各種API，簡化流程，並通過構建代表用戶行動的代理來提高生產力。這種創新工具使企業能夠利用AI技術實現更流暢的運營和更好的性能。

Agentic Kernel 提供一個解耦的架構，用於通過組合可重用的組件來構建AI代理。開發者可以定義規劃流程來分解目標，配置短期和長期記憶存儲（使用嵌入或檔案後端），並註冊外部工具或API來執行操作。該框架支持動態工具選擇、代理反思循環，以及內置的排程來管理工作流程。其可插拔設計適用於任何LLM提供商和自定義組件，應用場景包括對話助手、自動研究代理和數據處理機器人。通過透明的日誌、狀態管理和易於集成，Agentic Kernel加快開發速度，同時確保AI驅動應用的可維護性和可擴展性。

AI Agent Demo提供一個多用途範本，用於構建能與用戶及外部資料源互動的AI代理。它利用LangChain協調鏈條、工具和記憶模組，使代理能進行SerpAPI網頁搜尋、摘要網頁內容、使用向量記憶保持對話歷史、以及通過安全的Python REPL執行程式碼段。代理提供CLI命令和FastAPI的HTTP端點，支持文字和語音輸入。開發者可以自定義工具定義和鏈條邏輯，打造客服、資料檢索或自動化流程專屬的代理。模組化架構也方便整合新功能，如資料庫查詢或第三方API。

Continuum 是一個開源的 Python 框架，讓開發者能以模組化方式定義任務、工具與記憶體，來建構智能代理。使用 Continuum 的代理遵循「規畫-執行-觀察」循環，能在大型語言模型推理與外部 API 調用或腳本之間插入。其插件架構支援多種記憶體存儲（如 Redis、SQLite）、自訂工具庫及非同步執行。注重彈性，使用者可撰寫自訂代理規則，整合第三方服務如資料庫或 Webhook ，以及在多種環境部署。Continuum 的事件驅動協調會記錄代理行動，有助於除錯與性能調優。不論是自動化資料擷取，構建對話式助理，或協調 DevOps 流程，Continuum 都提供可擴展的產線級 AI 代理工作流程基礎。

Maxun.dev 是一個無程式碼/低程式碼的 AI 代理框架，允許開發者與企業建立符合特定任務的智能代理。用戶可以透過視覺界面定義代理工作流程，整合資料來源與外部 API，並配置記憶體模組以進行情境理解。該平台支援多代理協調、即時監控與性能分析，以優化代理行為。內建協作工具、版本控制與一鍵部署選項，使 Maxun.dev 簡化從原型到實作的整個流程，加速 AI 驅動的自動化，涵蓋客戶支援、文件管理與商業流程。

SCOUT-2提供模組化架構，用於建立由大型語言模型支持的自主代理人。包括目標拆解、任務規劃、執行引擎和反饋驅動的反思模組。開發者定義頂層目標後，SCOUT-2會自動生成任務樹，派遣工作代理人執行，監控進度，並根據結果調整任務。它與OpenAI API整合，並可透過自訂提示和範本擴展以支持各種工作流程。

Super-Agent-Party允許開發者定義一個Party物件，使各AI代理扮演不同角色，例如規劃、研究、草擬和審核。各代理可配置自訂提示、工具和模型參數。框架管理訊息傳遞與共享上下文，使代理能在子任務上實時協作。支援插件整合第三方服務、彈性代理協作策略與錯誤處理例程。透過直觀API，用戶能動態新增或移除代理、串接工作流程，並視覺化代理互動。基於Node.js且相容主要雲端服務提供商，Super-Agent-Party簡化可擴展且易於維護的多代理系統開發，適用於自動化、內容生成、資料分析等應用。

Swarm Simulator 提供一個可自訂的環境，用於多代理的即時實驗。用戶可以調整關鍵行為參數——對齊、凝聚和分離——觀察產生的動態，並支援互動式 UI 滑桿、動態調整代理數量與資料匯出分析。非常適合教育示範、科研原型或興趣者探索群體智慧原理。

Tiny-OAI-MCP-Agent提供一個基於OpenAI API的小型可擴展代理架構。它實現了一個多認知流程（MCP）循環，用於推理、記憶和工具使用。用戶定義工具（API、文件操作、代碼執行），代理會計劃任務、回顧上下文、調用工具，並對結果進行迭代。這個最小化的代碼庫讓開發者可以快速實驗自主流程、定制啟發式和高級提示模式，並自動處理API調用、狀態管理和錯誤恢復。

xBrain提供模組化架構，用於在Python應用中建立、配置和協調自主代理。用戶可以定義具備數據擷取、分析或生成等能力的代理，並將它們組裝成工作流程，在該流程中每個代理進行通訊與任務委派。框架包括管理非同步執行的排程器、整合外部API的插件系統，以及用於實時監控和除錯的內建日誌機制。xBrain的彈性介面支持自訂記憶體實作和代理模板，使開發者能根據不同領域調整行為。從聊天機器人、資料管道到研究實驗，xBrain可加速設計複雜多代理系統，並提供最少樣板碼。

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。

Arakoo.ai 是一個旨在幫助企業自動化重複性任務並通過智能虛擬助手增強客戶互動的 AI 代理平台。用戶可以從預建的代理模版庫中選擇，例如支援機器人、銷售助理和排程機器人，或使用視覺化流程建立器來創建自定義代理。該平台與 CRM 系統、訊息應用程式和工單處理工具整合，讓代理能無縫拉取資料、回答查詢並升級複雜問題。Arakoo.ai 還提供分析儀表板，用來追蹤代理績效、對話指標和用戶滿意度。進階的自然語言理解能力確保代理能理解語境和意圖，而循環訓練功能則促進基於實際互動的持續改進。