LangGraphJS API 提供一個程式界面，設計 AI 代理流程，使用有向圖。圖中的每個節點代表 LLM 呼叫、決策邏輯或資料轉換。開發者可以串連節點、處理分支邏輯，並無縫管理非同步執行。具有 TypeScript 定義和內建整合流行 LLM 供應商，簡化對話代理、資料擷取流程及複雜多步驟流程的開發，無需樣板代碼。

MAGI（模組化人工智慧生成式智慧）是一個為簡化人工智慧代理建立與管理而設計的開源框架。它提供插件結構，用於自定義工具整合、持久記憶模組、思維鏈規劃，以及多步工作流程的即時協調。開發者可以註冊外部 API 或本地腳本作為代理工具、配置記憶後端，並定義任務策略。MAGI 的可擴展設計支援同步與非同步任務，非常適用於聊天機器人、自動化流程和研究原型。

Playbooks AI是一個用於通過聲明式劇本DSL構建AI代理的開發框架。它支持與多種大型語言模型（LLMs）、自定義工具和記憶存儲的整合。配備CLI和網頁界面，使用者可以定義代理行為、編排多步流程並監控執行結果。功能包括工具路由、有狀態記憶、版本控制、分析和多代理協作，便於快速原型設計和部署生產級AI助手。

MLE Agent 是一個多功能的人工智慧驅動代理架構，通過利用先進的語言模型來簡化和加速機器學習操作。它可以解讀高層次的用戶查詢，執行複雜的 ML 任務，如結合 MLflow 的自動實驗追蹤、實時模型性能監控、數據漂移檢測和管道健全性檢查。用戶可以透過對話介面提示代理以檢索實驗指標、診斷訓練失敗或安排模型再訓練工作。MLE Agent 可無縫整合Kubeflow 和 Airflow等流行編排平台，實現流程自動觸發與通知。其模組化插件架構允許自訂資料連接器、視覺化儀表板和警示通道，適用於各種 ML 團隊工作流程。

ToolAgents是一個模組化的開源AI代理框架，將大型語言模型與外部工具整合，實現複雜的工作流程自動化。開發者通過集中式註冊表註冊工具，定義像API呼叫、資料庫查詢、程式碼執行與文件分析等任務端點。代理可以規劃多步操作，依據LLM輸出動態調用或鏈接工具。該框架支援串列與平行任務執行、錯誤處理，以及可擴展的插件擴充，並藉由Python API簡化智能代理的建構、測試與部署，促進資料擷取、內容生成、腳本執行與文件處理，加速原型開發與擴展自動化範圍。

AgentUniverse提供一個統一的Python SDK，用於設計、協調及運行自主AI代理。開發者可以定義代理行為，整合外部工具或API，維護對話記憶，以及排定多步任務。支援LangChain、自訂工具插件及可配置的運行環境，加快代理的開發與部署。內建監控與日誌記錄，提供即時洞察，其模組化架構也便於擴充新功能或AI模型。

AI Agent Terraform模組提供可重用的Terraform配置，能自動化端到端建立AI代理後端。它創建AWS VPC、具有最少特權政策的IAM角色、連接到OpenAI或自定義模型API的Lambda函數、REST API Gateway界面，以及選擇性Step Functions用於流程編排。用戶可以自定義環境變數、擴展設置、日誌記錄與監控。此模組將複雜的雲端設定抽象成簡單輸入，使快速、一致且安全地部署對話式AI代理、任務自動化或資料處理機器人在數分鐘內完成。

autogen_multiagent提供在Python中實例化、配置和協調多個AI代理的結構化方式。它提供動態代理創建、代理間訊息通道、任務規劃、執行循環與監控工具。與OpenAI API無縫整合，讓你為每個代理分配專用角色如規劃者、執行者、摘要者，並協調它們的互動。此框架非常適合模組化、可擴展的AI工作流程，例如自動化文檔分析、客戶支援協調以及多步驟的程式碼生成。

Flyte 是一個靈活的、可擴展的開源工作流程協同平臺。它無縫地集成到你的數據和機器學習堆棧中，讓你能輕鬆定義、部署和管理穩健的數據和機器學習工作流程。它強大且可擴展的功能有助於創建可重現的、高併發的生產級工作流程，使它成為數據科學家、工程師和分析師的基本工具。

Hashiru AgentX 是一個統一的 AI 工作流程協調器，托管於 Hugging Face Spaces。它允許用戶輸入自然語言指令，並從預建的代理中選擇，用於程式碼執行、網路搜尋和文件分析。在幕後，它動態組合工具鏈，在安全沙箱中運行 Python 製品，查詢線上資源，並從上傳的檔案中提取洞見。結果以對話格式返回，支援反覆優化與方便下載。