AgentsFlow將每個AI代理抽象為有向圖中的一個節點，使開發者能以視覺與程式方式設計複雜的管道。每個節點可代表LLM調用、資料前置處理或決策邏輯，並可根據輸出或條件連接以觸發後續動作。此框架支援分支、迴圈與平行執行，並內建錯誤處理、重試與超時控制。AgentsFlow與主要的LLM供應商、客製模型與外部API整合，其監控儀表板提供即時日誌、指標與流程視覺化，簡化除錯與優化流程。且透過插件系統與REST API，能延伸與整合進CI/CD流程、雲端服務或自定義應用程序，非常適合用於可擴展且車產級的AI工作流程。

LLaVA-Plus基於領先的視覺語言基礎，提供能同時解讀和推理多圖像的代理。它整合組裝學習和視覺語言規劃，執行如視覺問題回答、逐步問題解決和多階段推理流程等複雜任務。此框架具有模塊化插件架構，可連接不同的LLM後端，支持定制提示策略和動態連鎖思考解釋。用戶可本地或通過託管的Web演示部署LLaVA-Plus，上傳單個或多個圖像，使用自然語言提問，並獲得豐富的解釋性回答及規劃步驟。其可擴展設計支持快速原型開發多模態應用，適合研究、教育及生產級視覺語言方案。

X AI Agent是一個以開發者為中心的框架，簡化了使用大型語言模型打造自訂AI代理的流程。它原生支援函數呼叫、記憶存儲、工具與插件整合、連鎖思考推理，以及多步任務的協調。用戶可以定義自訂動作、連接外部API，並在會話間維持對話上下文。模組化設計確保擴展性，並可輕鬆整合主流LLM供應商，實現強大的自動化與決策流程。

AI-Agents 提供模組化架構，用於定義與運行基於Python的AI代理。開發者可以配置代理行為、整合外部API或工具，以及管理跨會話的代理記憶。它利用流行的大型語言模型（LLMs）、支援多代理合作，並允許透過插件擴展複雜工作流程，如資料分析、自動化支援與個人助理。

GEN_AI提供彈性架構，可通過定義處理流程、整合大型語言模型以及支持自訂插件來組合生成式AI代理。開發者可以配置文本、圖像或數據產出流程，管理輸入/輸出，並通過社群或客製插件來擴展功能。該框架簡化了與多個AI服務的調用協調，提供日誌記錄與錯誤管理，並促進快速原型製作。利用模組化元件與配置文件，團隊能快速部署、監控並擴展AI驅動的應用於研究、客戶服務、內容創作等領域。