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。

Replicate.so 是一項機器學習服務，允許開發者輕鬆部署和託管他們的模型。通過提供簡單的 API，它使得用戶能夠以成本效益高並具擴展性的方式運行和管理他們的 AI 工作負載。開發者還可以分享他們的模型並與他人合作，促進社區為主導的 AI 創新方法。該平台支持多種機器學習框架，確保了多樣化開發需求的兼容性和靈活性。

Layra旨在簡化開發由LLM驅動的代理，提供模組化架構，與各種工具和記憶儲存整合。它具有將任務拆解為子目標的規劃器、儲存會話和上下文的記憶模組，以及連結外部API或自訂函數的插件系統。Layra還支援多實例代理協作，讓多代理可以共同完成複雜流程，支援並行執行與任務委派。透過清楚的工具、記憶與策略定義抽象，開發者可以快速建立並部署客服支援、資料分析、RAG等智能代理。它與建模後端無框架限制，支援OpenAI、Hugging Face與本地LLM。

網路安全的RAG結合了大型語言模型與向量檢索的力量，改變了安全團隊訪問與分析網路安全資訊的方式。用戶首先導入如MITRE ATT&CK矩陣、CVE條目與安全公告等文件。框架接著對每個文件生成嵌入向量並存入向量資料庫。當用戶提交查詢時，RAG會檢索最相關的文件片段，傳遞至LLM，並返回精確且富有情境的回應。此方法確保答案基於權威資料來源，降低幻覺現象，同時提升準確性。利用可定制的資料流程與多種嵌入模型及LLM供應者的支援，團隊可調整系統以符合其獨特的威脅情報需求。