AgentServe 提供一個統一界面，用於建立和部署 AI 代理。用戶在配置檔或程式碼中定義代理行為，整合外部工具或知識來源，並在 REST 終點暴露代理。框架內建模型路由、並行請求、健康檢查、日誌記錄和量測。模組化設計允許插拔新模型、定制工具或排程策略，非常適合構建聊天機器人、自動化工作流程及多代理系統，且具備可擴展性與可維護性。

Celigo 是一個基於雲端的整合平台，以其強大的整合能力在各種應用和系統之間而聞名。透過 Celigo，企業可以將其雲端解決方案連接起來，創建自動化的工作流程，節省時間並最小化錯誤。它提供用戶友好的介面和預建模板，使使用者能夠快速設置整合，而無需廣泛的編程知識。其功能包括監控、錯誤警報和數據映射，以確保信息在應用之間平穩流動，改善整體業務效率。

ggfai提供統一介面來定義目標、管理多步推理，並利用記憶模組維護對話內容。它支援可自訂的工具集成以呼叫外部服務或API，非同步執行流程，以及OpenAI GPT模型抽象。框架的插件架構讓你能更換記憶後端、知識庫和行動範本，簡化在客戶支援、資料檢索或個人助理等任務中的代理協調。

JARVIS-1提供模組化架構，結合了自然語言介面、記憶模塊以及插件驅動的任務執行器。基於GPT-index，能持久保存對話、檢索上下文，並隨用戶互動持續進化。用戶通過簡單提示定義任務，JARVIS-1則協調任務排程、代碼執行、文件操作和網頁瀏覽。它的插件系統支持自訂整合資料庫、電子郵件、PDF和雲端服務。可在Linux、macOS和Windows上的Docker或CLI中部署，JARVIS-1確保離線運行與完整數據控制，特別適合開發者、DevOps團隊與高階用戶追求安全且擴展性強的自動化工具。

Local-Super-Agents提供一個基於Python的平台，用於創建完全在本地運行的自主AI代理。框架包括模組化元件，如記憶體存儲、API整合工具包、LLM適配器和代理協調。用戶可以定義自訂任務代理、連鎖行動，並在沙盒環境中模擬多代理協作。它通過CLI工具、預設模板和可擴展模組抽象複雜的設定。沒有雲端依賴，讓開發者保有資料隱私與資源控制。其插件系統支援整合網頁爬蟲、資料庫連接器和自訂Python函式，應用於自主研究、資料擷取和本地化自動化等工作流程。

AWS Sample Model Context Protocol Demos是一個開源儲存庫，展示了用於大語言模型（LLM）上下文管理與工具調用的標準化範式。包含兩個完整範例—一個使用JavaScript/TypeScript，另一個是Python—實作模型上下文協議，使開發者可以建立呼叫AWS Lambda函數、維持對話記錄及串流回應的AI代理。範例程式碼涵蓋訊息格式化、函數參數序列化、錯誤處理與可客製化的工具整合，加速生成式AI應用的原型開發。

Memonto作為AI代理的中介庫，規劃整個記憶生命週期。在每次對話回合中，它記錄用戶和AI訊息，萃取重要細節，生成簡潔摘要。這些摘要會轉換為嵌入並存入向量數據庫或文件存儲中。在構建新對話提示時，Memonto執行語義搜尋以獲取最相關的歷史記憶，使代理保持上下文，回憶用戶偏好，並提供個性化回應。它支援多種存儲後端（SQLite、FAISS、Redis），並提供可配置的流程管道用於嵌入、摘要與檢索。開發者能無縫整合Memonto到現有的代理框架中，提升連貫性與長期互動。

Plan Agent 與 Meta-Agent提供分層AI代理架構：規劃代理產生結構化策略以實現高層次目標，Meta代理監控執行，實時調整計劃，並將子任務委派給專業子代理。具備即插即用工具連接器（如Web API、資料庫）、持久記憶以保留背景資訊，以及可配置的日誌記錄用於性能分析。使用者可擴展框架加入自訂模組以適應多樣化自動化場景，從資料處理到內容生成及決策支援。