模組化LLM架構旨在通過可組合的模組設計，簡化定制化LLM驅動應用的創建。它提供關鍵組件如會議狀態保持的記憶模組、外部API調用工具接口、模板或動態提示生成的提示管理器，以及控制代理人工作流程的協調引擎。您可以配置串聯這些模組的管線，以實現多步推理、上下文感知回應和資料整合等複雜行為。此框架支持多個LLM後端，允許切換或混用模型，同時提供擴展點以增加新模組或自訂邏輯。這個架構加快開發速度，促進元件重用，並維持對代理行為的透明度與控制。

Modus是一個面向開發者的框架，它通過提供LLM整合、記憶存儲和工具編排的核心組件，簡化了AI代理人的創建。它支持插件式工具庫，使代理人能執行數據檢索、分析和操作等任務。內置的記憶模塊讓代理人能保持對話上下文並在互動中學習。其可擴展的架構加快了各種應用中的AI開發和部署。

Backx.ai 提供了一個AI伴侶，易於開發人員在各種使用情境中創建、部署和管理後端。它旨在通過其先進的AI能力提高生產力，從資料庫管理到API開發和無伺服器應用程式，提供精簡的流程。它的特色包括一鍵生產級程式碼生成、上下文感知能力、版本化工件、即時部署及自動文檔生成。該平台無縫整合現有工具和框架，提供前所未有的準確性和靈活性。

ChatAgent 讓開發者能快速建立和部署智慧型聊天機器人，通過可擴展的架構提供核心模組，包括記憶處理、工具鏈和策略協調。它能無縫整合流行的 LLM 供應商，並允許自定義 API 呼叫、資料庫查詢或檔案操作的工具定義。此框架支援多步規劃、動態決策與情境記憶回溯，確保擴展對話中的連貫性。其插件系統與配置驅動的流程設計使定製與實驗更為方便，同時結構化日誌與指標有助於監控性能和排解生產中的問題。

FastMCP是一個開源的Python框架，用於構建支援外部工具、資料來源和自訂提示的MCP（模型上下文協議）伺服器和客戶端。開發者在Python中定義工具類和資源處理器，註冊到FastMCP伺服器，並使用HTTP、STDIO或SSE等傳輸協議進行部署。其客戶端庫提供異步接口，方便與任何MCP伺服器互動，將AI代理無縫集成到應用中。

AgentMesh 為開發者提供一個模組化基礎設施，建立包含多個專注於特定任務或範疇的 AI 代理網絡。代理可以在運行時動態發現與註冊，異步交換訊息，並遵循可配置的路由規則。該框架處理重試、備援及錯誤恢復，支援用於資料處理、決策支援或對話式應用的多代理流程。它可輕鬆與現有的 LLM 及客製模型整合，透過簡單的插件介面。

AI Agents with LangGraph利用圖形表示來定義自主AI代理之間的關係與通信。每個節點代表一個代理或工具，支持任務拆解、提示（prompt）自定義和動態操作路由。該框架與流行的LLMs無縫集成，並支持自定義工具功能、記憶存儲和日誌記錄以供調試。開發者可以用幾行Python代碼快速原型複雜的工作流程、自動化多步驟流程，並嘗試協作代理互動。

AIKitchen提供一個易於開發者使用的Python工具包，使您能夠將AI代理作為模塊化構建塊來組合。其核心提供包含前處理、LLM調用、工具執行和記憶檢索階段的管道定義。與流行LLM提供商的集成提供靈活性，內建的記憶存儲追蹤對話上下文。開發者可以加入自定義任務，利用檢索增強生成來獲取知識，並收集標準化的績效評估指標。此框架還具備工作流程調度能力，支援多個代理之間的序列及條件流。配合插件架構，AIKitchen簡化了端對端的代理開發——從原型研究到在生產環境部署高可擴展的數位工作者。

Swarms 是一個以開發者為中心的框架，實現多代理 AI 工作流程的創建、協調和執行。您可以定義具有特定角色的代理，通過 LLM 提示配置它們的行為，並將其與外部工具或 API 連結。Swarms 管理代理間的通信、任務規劃和記憶持久化。它的插件架構允許無縫整合自訂模組，例如檢索器、資料庫或監控儀表板，同時內建連接器支援主流 LLM 提供商。不論您需要協調資料分析、自動化客戶支援或複雜的決策制定流程，Swarms 提供建立可擴展自動化代理生態系統的基礎元件。

Exo 是一個以開發者為中心的框架，能夠建立能與用戶溝通、調用外部API，以及保存會話上下文的人工智能驅動代理。它的核心使用TypeScript定義來描述工具、記憶層和對話管理。用戶可以註冊自定義動作，用於數據檢索、排程或API協調。框架自動處理提示模板、訊息路由和錯誤處理。Exo的記憶模組可以跨會話存儲和回憶用戶特定資訊。開發者可在Node.js或無伺服器環境中以最少配置部署代理。Exo還支持用於記錄、認證和度量的中介軟體。其模組化設計確保各組件可以在多個代理中重用，加快開發速度並減少冗餘。

LangGraph Cookbook提供現成的範例，用來構建複雜的AI代理，通過將工作流程表示為定向圖來實現。每個節點可以封裝提示詞、工具調用、資料連接器或後處理步驟。範例涵蓋文件問題回答、摘要、程式碼生成和多工具協調等任務。開發者可以研究並調整這些模式，以快速原型設計定制的LLM應用，提升模組化、重用性和執行情況的透明度。

LangGraph4j將AI代理操作——如LLM調用、函數調用、數據轉換——表示為有向圖中的節點，邊則模擬數據流。用戶建立圖形，添加聊天、嵌入、外部API或自訂邏輯的節點，連接它們並執行。該框架管理執行順序、處理快取、記錄輸入輸出，並允許擴展新節點類型。支持同步和異步處理，適用於聊天機器人、文件問答和複雜推理流程。

LLM-Agent是個輕量級且可擴充的框架，用於建構由大型語言模型驅動的AI代理。它提供對於會話記憶、動態提示範本及無縫整合自訂工具或API的抽象層。開發者能編排多步推理流程、跨多次互動保持狀態，並自動化複雜任務，例如資料擷取、報告生成與決策支援。結合記憶管理、工具利用與規劃，讓在Python中開發智能、任務導向的代理更加高效。