Jason-RL在Jason多代理框架中加入一層強化學習，使AgentSpeak BDI代理器可以通過獎勵反饋學習行動選擇策略。它實現了Q-learning和SARSA算法，支援配置學習參數（學習率、折扣因子、探索策略）並記錄訓練指標。通過在代理計劃中定義獎勵函數和運行模擬，開發者可以觀察代理隨時間改善決策，並適應變化的環境，而不需要手動編碼策略。

LaVague是一個開源框架，旨在快速高效地構建和部署網頁代理。用戶可以創建各種代理，自動化網頁應用程序中的任務，從數據輸入到全面的信息檢索。該框架支持與本地模型的集成，例如Llama 3 8b，這使其成為希望通過AI驅動的自動化提升運營的企業的多用途選擇。使用LaVague，開發人員可以根據特定工作流程調整代理，以提高生產力和效率。

SwarmFlow 讓開發者能用可配置的工作流程實例化和協調一眾 AI 代理。代理可以異步交換訊息、委派子任務，並整合客製插件以實現領域專屬邏輯。該框架管理任務排程、結果彙整和錯誤處理，讓用戶專注於設計代理行為與合作策略。模組化架構使得建立複雜的自動化、資料處理及決策系統變得容易，便於快速原型、擴展和監控多代理應用。

GAMA Genstar Plugin通過連接OpenAI、本地LLM及自訂模型端點，為GAMA平台增添生成式AI能力。用戶在GAML中定義提示和流程，以即時產生代理決策、環境描述或場景參數。此插件支持同步與非同步API調用、響應快取與參數調整，簡化自然語言模型在大規模模擬中的整合，降低手動腳本工作，促進更豐富、適應性的代理行為。