MCP Agent Tool Adapter作為語言模型代理與外部工具實現之間的中介層。透過註冊函數簽名或工具描述符，框架能自動分析標明工具調用的代理輸出，調度適當的適配器，處理輸入序列化，並將結果返回推理上下文。功能包括動態工具發現、併發控制、日誌記錄及錯誤處理管道。它支持定義自定義工具接口與集成雲端或本地服務，讓用戶可以在不修改代理核心代碼的情況下構建複雜的多工具工作流，例如API協調、數據檢索與自動化操作。

OpenAI Agents JS使開發者能透過結合OpenAI模型與自定義工具集來建構AI代理人。代理人可以處理使用者輸入、呼叫外部API、管理具有記憶模組的狀態對話，以及執行如網頁爬取、程式碼產生或資料查詢等任務。此框架提供插件系統用於註冊工具、一個標準化的Agent類別進行協調、內建存記憶抽象，並支援基於聊天和完成的模型。功能包括錯誤恢復、多工具協調及可定制的中介層。透過定義工具並將其輸入到代理實例中，可在Node.js或瀏覽器環境中用最少的樣板軟體部署複雜的AI驅動工作流程。同時，其也簡化API金鑰管理並支援非同步操作，使代理能執行長時間任務或輕鬆與資料庫和訊息佇列集成。

EspressoAI為開發者提供一個結構化環境，用於設計、配置和部署由大型語言模型驅動的AI代理。它支持在代理工作流程中註冊和調用工具，通過內建的記憶模塊管理對話上下文，並允許鏈接提示進行多步推理。開發者可以整合外部API、自訂插件和條件邏輯，以定制代理行為。該框架的模組化設計確保擴展性，讓團隊能替換組件、加入新能力，或適配專有的LLM而不需重寫核心邏輯。

Agentic 應用範本是一個完全配置的 Next.js 項目，作為開發 AI 驅動代理應用的基礎。它採用模組化的資料夾結構、環境變數管理和範例代理工作流程，利用 OpenAI 的 GPT 模型和 Pinecone 等向量資料庫。範本演示了串行多步鏈、對話式問答代理和文本產生端點等關鍵範例，開發者可輕鬆自訂流程邏輯，整合其他服務，並部署到 Vercel 或 Netlify 等平台。採用 TypeScript 支援與內建錯誤處理，減少初始設定時間並提供豐富的文件說明以便擴展。

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。