AgenticAppBuilder通過提供一個命令命令行界面來加速AI代理的開發，能快速建立生產級的應用程式。它設定語言模型配置、記憶體後端、工具整合以及使用者介面，使開發人員能專注於自訂代理邏輯。模組化架構支援可擴展的工具鏈、無縫API金鑰管理及部署腳本，適用於本地或雲端環境，減少樣板碼並加快原型開發。

Agents-Deep-Research旨在通過提供模組化、可擴展的程式碼庫，簡化自主AI代理的開發與測試。它具有將用戶定義目標分解為子任務的任務規劃引擎、存儲與檢索上下文的長期記憶模組，以及允許代理與外部API和模擬環境互動的工具整合層。框架還提供評估腳本和基準工具，用於衡量代理在各種場景中的性能。基於Python，並可適配多種LLM後端，幫助研究人員和開發者快速原型化新型代理架構，進行可重複的實驗，並比較不同的規劃策略。

llm-lab提供靈活的工具包，用於使用大型語言模型創建智慧代理。它包括代理協調引擎、自訂提示範本、記憶與狀態追蹤，以及與外部API和插件的無縫整合。用戶可以撰寫情境、定義工具鏈、模擬互動並收集性能日誌。框架也內建測試套件，用於驗證代理行為是否符合預期結果。由於設計具擴充性，llm-lab使開發者能交換LLM供應商、添加新工具，並透過反覆實驗來演進代理邏輯。