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。

Self-Determining AI Agents是一個Python框架，旨在簡化自主AI代理的建立。它具有可自定義的規劃循環，在該循環中代理產生任務、規劃策略並使用整合工具執行。框架包括持久記憶模組以保留上下文，彈性的任務排程系統，以及用於Web API或資料庫查詢等自訂工具整合的鉤子。開發者能透過配置檔或程式碼定義代理目標，框架則負責迭代決策流程。支援日誌記錄、性能監控，並能擴展新的規劃演算法。非常適合用於研究、自動化工作流程及智能多代理系統的快速原型設計。

Agent-Go提供模組化框架，用於在Go語言中建立自主AI代理。整合LLM供應商（如OpenAI）、用於長期保持上下文的向量記憶庫，以及用於將用戶請求拆解成可執行步驟的彈性規劃引擎。開發者可定義並註冊自訂工具（API、資料庫或shell指令），代理即可調用。對話管理器追蹤對話歷史，且可配置的規劃器協調工具調用與LLM互動。此設計讓團隊能快速在生產環境中原型設計AI助理、自動化流程與任務導向機器人。

Agentic Framework是一個多功能的開源框架，設計用來簡化利用大型語言模型與MongoDB的自主AI代理的建立。它提供模組化組件來管理代理記憶、定義工具集、調度多步工作流程和模板提示。內建的MongoDB支持記憶體存儲器，使代理能在會話之間保持持久的上下文，而可插拔的工具介面允許與外部API和資料源進行無縫交互。基於Node.js，該框架包括日誌記錄、監控鉤子和部署範例，加快智能代理的原型設計與擴展。透過可定制的配置，開發者可以根據任務需求定制代理，如知識檢索、自動化客戶支持、資料分析和流程自動化，降低開發負擔並加快推向生產。

Agentic Solver提供一個完整工具組，讓開發能運用大型語言模型（LLMs）來解決實際問題。它包含任務拆解、規劃、執行和結果評估的組件，協助代理將高階目標拆解為有序行動。用戶可整合外部API、自訂函式和記憶存儲，以擴充代理能力，而內建記錄與重試機制確保韌性。此框架使用Python撰寫，支援模組化流程和彈性prompt範本，加速實驗範圍。無論自動化客戶支援、資料分析或內容產出，Agentic Solver皆能簡化整個生命週期，從初始設定、工具註冊到持續監控和效能優化。

Hugging Face Agents課程是一條全面的學習路徑，引導使用者設計、實作並部署自主AI代理人。課程包含串聯語言模型、整合外部API、自訂提示詞及評估代理決策的程式範例。學員將建立應用於問答、資料分析與工作流程自動化的代理人，並實務體驗Hugging Face Transformers、Agent API與Jupyter筆記本，以加速實務AI開發。

AIlice是由MyShell.ai創造的最先進、完全自主的人工智慧代理。受到JARVIS的啟發，這款一般用途的人工智慧助手以開源大型語言模型（LLMs）為核心。AIlice作為一個‘文本計算機’，讓用戶能以最少的輸入執行各種任務。它設計用來處理各種複雜的活動，使其成為多個領域專業人士的寶貴工具，包括開發者、研究人員及人工智慧愛好者。通過自動化重複和複雜的任務，AIlice旨在徹底改變人機互動的體驗。

autogen4j 是一個輕量級的 Java 函式庫，旨在抽象建立自主 AI 代理的複雜性。它提供核心模組用於規劃、記憶體存儲與行動執行，使代理能將高層次的目標拆解成連續的子任務。該框架與 LLM 提供者（如 OpenAI、Anthropic）整合，並允許註冊自訂工具（HTTP 客戶端、資料庫連接器、檔案輸入輸出）。開發者透過流暢的 DSL 或註解來定義代理，快速組裝資料豐富、自動化報告與對話機器人的流程。一個可擴展的插件系統確保靈活性，實現多樣應用的微調行為。

Autogpt 是一個專為開發者設計的Rust框架，用於構建自主AI代理。它提供類型化界面與OpenAI API，內建記憶體處理、情境串聯，以及擴展性插件支援。代理可以配置進行連鎖提示，維持對話狀態，並以程式化方式執行動態任務。適用於嵌入CLI工具、後端服務或研究原型，Autogpt 簡化了複雜AI工作流程的協調，同時利用Rust的性能與安全保證。

自治代理是一個開源的Python庫，旨在簡化由大型語言模型驅動的自主AI代理的創建。通過抽象感知、推理和行動等核心組件，它允許開發者定義自定義工具、記憶體和策略。代理能自主規劃多步任務、查詢外部API、通過自定義解析器處理結果，以及保持對話上下文。該框架支持動態工具選擇、序列和並行任務執行，以及記憶體持久化，讓數據分析、研究、電子郵件摘要和網頁抓取等工作具有強大的自動化能力。其可擴展性設計方便與各種LLM提供商和自定模組的集成。

Chirper.ai提供一個革命性的平臺，用於創建、管理和與自主AI角色互動。使用者可以使這些數位實體栩栩如生，賦予它們獨特的個性、目標和能力。Chirpers能夠學習、進化並參與複雜行為，提供一個融合創意和先進技術的獨特使用者體驗。該平台支持多種應用，適合娛樂和分析目的。不論是故事講述、模擬還是研究，Chirper.ai都提供了一個探索AI潛力的多元環境。

Dino Reinforcement Learning提供一整套工具，用於訓練AI代理通過強化學習遊玩Chrome恐龍遊戲。通過與Selenium的無頭Chrome實例集成，它捕捉實時遊戲畫面並將其處理為優化深度Q網路輸入的狀態表示。該框架包括重播記憶體、epsilon-greedy探索、卷積神經網路模型以及可定制超參數的訓練循環。用戶可以通過控制台日誌監控訓練進展，並保存檢查點以供後續評估。訓練完成後，代理可以自動自主應用或與不同模型架構進行基準測試。模組化設計使得更換RL算法變得簡單，是一個彈性良好的實驗平台。

CamelAGI是一個簡化創建自主AI代理的開源框架。它具有插件架構用於自定義工具，長期記憶集成以保持上下文，以及支持GPT-4和Llama 2等多種大型語言模型。通過明確的計劃與執行模塊，代理可以拆解任務、調用外部API並隨時間調整。CamelAGI的擴展性和社群驅動的設計使其適合研究原型、生產系統和教育項目。