AutoAct 旨在透過將基於LLM的推理與結構化規劃和模組化工具整合，來簡化智能代理的開發。它具有一個規劃器，能產生動作序列，還有一個工具包定義與調用外部API，以及一個記憶模組來維護上下文。配備日誌記錄、錯誤處理和可配置政策，AutoAct支援對資料分析、內容生成和互動助手等任務進行端對端的穩健自動化。開發者可自訂工作流程、擴充工具並在本地或雲端部署代理。

Hyperbolic Time Chamber 提供一個彈性的環境，用來建構 AI 代理，包含記憶管理、語境窗口編排、提示鏈結、工具整合及執行控制等元件。開發者透過模組化積木定義代理行為，配置短長期記憶，並連結外部 API 或本地工具。該框架支持非同步、記錄與調試功能，促進快速迭代，讓在 Python 專案中部署複雜對話或任務導向代理更加便捷。

多代理系統旨在簡化分散式代理架構的創建、配置與執行。開發者可以在Java類中定義代理行為、通信本體與服務描述。框架負責容器設置、訊息傳輸與生命週期管理。基於FIPA標準協議，支持點對點協商、合作規劃及模組擴展。用戶可在單機或跨網絡主機運行、監控與除錯多代理場景，非常適合科研、教育與小型部署。

Promptix Python是一個用於在Python中構建自主AI代理人的開源框架。通過簡單的pip安裝，您可以實例化由任何主要的LLM驅動的代理人、註冊領域特定工具、配置內存或持久數據存儲器，以及調度多步決策循環。此SDK支持實時串流Token輸出、日誌記錄或自定義處理的回調，以及內建的記憶模組來保持交互上下文。開發者可以利用此函式庫在幾分鐘內原型設計聊天機器人助手、自動化流程、數據管道或研究代理人。其模組化設計允許切換模型、添加自定義工具和擴展記憶後端，以適應多種AI代理應用需求。

ANAC-agents是一個基於Python的框架，集中多個談判代理的實現，用於Automated Negotiating Agents Competition（ANAC）。每個代理都具有不同的策略，用於效用建模、提議產生、讓步策略與接受標準，有助於比較研究與快速原型設計。用戶可以定義具有自訂議題與偏好檔的談判域，並模擬雙邊談判或類似錦標賽的競賽。工具包包括配置腳本、評估指標與日誌工具，用於分析談判動態。研究人員與開發者可以擴展現有代理、測試新算法或整合外部學習模組，促進自動化議價與在資訊不完整條件下的策略決策創新。

js-agent為開發者提供一個極簡而功能強大的工具包，用於在JavaScript中創建自主AI代理。它提供對話記憶、函數調用工具、可自定義的規劃策略和錯誤處理的抽象。使用js-agent，您可以快速連接提示、管理狀態、調用外部API並通過一個簡單模組化的API協調複雜的代理行為。設計用於Node.js環境，並與OpenAI API無縫整合，以提供智慧且具情境感知的代理。

Langroid提供一個全面的代理框架，使開發者能以最少的負擔構建复杂的AI應用。它具有模組化設計，允許自定義代理角色、用於保持上下文的有狀態記憶，並與OpenAI、Hugging Face及私有端點等大型語言模型（LLMs）無縫集成。Langroid的工具包允許代理執行代碼、從資料庫獲取數據、調用外部API，並處理文字、圖像和音頻等多模態輸入。其協調引擎管理異步工作流程和工具調用，插件系統促進代理能力擴展。通過抽象複雜的LLM互動和記憶管理，Langroid加快了聊天機器人、虛擬助手和任務自動化解決方案的開發，滿足各行業需求。

語言代理系統是一個開源Python框架，設計用於建構利用語言模型來規劃和執行任務的智慧代理。它包含記憶管理、工具註冊、規劃器和執行器等組件，使代理能維持上下文、呼叫外部API、進行網路搜尋與自動化工作流程。可透過YAML調整配置，支援多個LLM供應者，加速聊天機器人、內容摘要器及自主助理的原型設計。開發者亦可擴展功能，包括自訂工具與記憶後端，並在本地或伺服器上部署代理。

micro-agent提供了一套極簡但強大的抽象，用於創建自主的AI代理。它採用TypeScript編寫，在瀏覽器和Node.js環境中都能無縫運行，讓你能定義具有自訂提示範本、決策邏輯和擴展工具整合的代理。這些代理可以利用思考鏈推理，與外部API互動，並維持對話或任務特定的記憶。該庫還包含處理API回應、錯誤管理和會話持久化的工具。使用micro-agent，開發者可以原型設計並部署各種任務的代理，例如自動化工作流程、構建對話界面或協調數據處理管線，無需依賴較大的框架。其模塊化設計和清晰的API介面使其易於擴展和整合到現有應用中。

SeeAct 設計目的是為視覺語言代理提供雙階段管線：由大型語言模型驅動的規劃模塊生成基於觀察場景的子目標，執行模塊將子目標轉化為環境特定的行動。感知骨幹從圖像或模擬中提取物件與場景特徵。模塊化架構允許輕鬆替換規劃器或感知網絡，並支持在 AI2-THOR、Habitat 及自訂環境中的評估。SeeAct 促進互動式 embodied AI 研究，提供端到端的任務分解、歸屬與執行。