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。

AimeBox提供一個全面的自主託管環境，用於建構與運行AI代理。它整合主要的LLM供應商，將對話狀態與嵌入存儲於向量資料庫中，並支援自訂工具及功能調用。使用者可以配置記憶策略、定義工作流程，並透過插件擴展功能。平台提供基於網頁的儀表板、API端點及CLI控制，讓用戶輕鬆開發聊天機器人、知識助手及特定領域的數位工作者，無需依賴第三方服務。

Azeerc-AI 是一個面向開發者的框架，通過編排大型語言模型（LLM）調用、工具集成和記憶管理，實現快速構建智能代理。它提供插件架構，您可以註冊自定義工具，例如網路搜索、資料獲取器或內部API，然後設計複雜的多步工作流程。內置動態記憶模塊允許代理記住並檢索過去的交互。只需少量樣板代碼，就可以快速建立對話機器人或任務專用代理，定制其行為，並在任何Python環境中部署。其擴展性設計適用於客服對話機器人到自動研究助理等多種應用。

BAML Agents 為尋找模組化、可擴展平台來構建自主代理的開發者和AI實踐者設計。它提供基於插件的架構，以實現自定義工具的無縫整合；一個用於維持對話上下文的記憶子系統；以及內建支持多步推理流程。使用BAML Agents，使用者可以快速設置代理行為、連接外部API，並協調複雜任務，而無需重新發明常用的代理模式。其輕量設計和清晰抽象使其非常適合原型設計、研究和各種自動化場景的生產部署。

Besser Agentic Framework提供模組化工具包，用於定義、協調和擴展AI代理。它允許配置代理行為、整合外部工具與API、管理代理記憶和狀態，以及監控執行狀況。基於Python，支援可擴展的插件介面、多代理協作，以及內建的日誌記錄。開發者可以快速原型化並部署用於資料擷取、自動化研究和對話式助手等任務的代理，全部在統一框架中完成。

BotSharp-UI 是一個集成於瀏覽器的完整界面，旨在簡化建立與管理基於 BotSharp 框架的對話式 AI 代理。它具有可視化意圖與實體編輯器、可自訂的對話樹構建器，並內建訓練資料管理。用戶可以導入/導出資料集，連接多個 NLP 後端（例如 Rasa、LUIS、TensorFlow），並標註語句。內建測試控制台可模擬用戶互動，性能儀表板則提供意圖準確率與用戶參與度的洞察。部署向導可協助將聊天機器人發布到網路、行動端與訊息平台。藉由角色權限、多語言支持與插件架構，BotSharp-UI 助力開發流程，加速部署，同時促進技術與業務團隊協作。

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。

Swarms.rs 是執行基於群組的 AI 代理程式的核心 Rust 運行時。它具有模組化插件系統以整合自訂邏輯或 AI 模型，點對點通信層以實現點對點消息傳遞，以及非同步執行器來調度代理行為。這些組件共同允許開發者設計、部署和擴展複雜的去中心化代理網絡，用於模擬、自動化和多代理協作任務。

Claude Code MCP（Memory Context Provider）是一個用Python開發的CLI工具，旨在簡化與Anthropic Claude Code模型的交互。它提供持久化的對話歷史、可重用的提示模板，以及用於生成、審核和重構代碼的工具。開發者可以調用命令進行代碼生成、自動編輯、差異比較和內聯說明，並通過插件系統擴展功能。MCP方便將Claude Code集成到開發流程中，支持更一致、上下文感知的編碼助手。

Crayon使開發者能在JavaScript/Node.js中建立能呼叫外部API、維持對話歷史、規劃多步任務和處理非同步流程的自主AI代理。其核心實現了一個規劃-執行循環，將高層目標拆解為獨立的行動，並與自訂工具包整合，利用記憶模組來儲存和回憶資訊跨會議。該框架支援多個記憶後端、插件式工具整合與完整的除錯記錄。開發者可以透過提示與YAML流程配置代理行為，這促使複雜工作流程，例如資料爬取、報告生成和互動聊天機器人變得簡便且高效。Crayon的架構支持擴展，讓團隊能整合特定領域工具並根據業務需求調整代理。

defaultmodeAGENT 是一個基於 Python 的框架，旨在簡化建立能自主執行多步工作流程的智慧代理。它具備預設模式規劃—一種用於決定何時探索或利用的自適應策略—以及與自訂工具與 API 的無縫整合。代理保持對話記憶，支持動態提示，並提供除錯記錄。基於 OpenAI 的 API，使快速原型化資料提取、研究和任務自動化輔助成為可能。

Dev-Agent 是一個開源的AI代理框架，能快速幫助開發者構建和部署自主代理。它將模塊化插件架構與易於配置的工具調用相結合，包括HTTP端點、資料庫查詢和自定義腳本。代理可以利用持久記憶層來參考過去的互動，並協調多步推理流程以完成複雜任務。支持內建的OpenAI GPT模型，用戶通過簡單的JSON或YAML規格定義代理行為。CLI工具管理身份驗證、會話狀態和日誌記錄。無論是建立客服機器人、資料擷取助手，還是自動化CI/CD助手，Dev-Agent都能降低開發負擔並通過社群驅動的插件實現無縫擴展，為多樣化的AI驅動應用提供彈性與擴展性。

動態多智能體RAG路徑提供模塊化架構，每個智能體處理特定任務，如文件檢索、向量搜索、上下文摘要或生成，而中心協調器則動態路由輸入和輸出。開發者可以定義自定義智能體，通過簡單的配置文件組裝管道，並利用內建的日誌記錄、監控與插件支持。此框架加快複雜RAG解決方案的開發，實現自適應任務分解與並行處理，以提升吞吐量和準確率。

Fabrice AI讓開發者能在Node.js與瀏覽器環境中建立利用大型語言模型（LLMs）的高階AI代理系統。內建記憶模組用於保存對話歷史、工具整合以擴展代理能力並支持自訂API，以及插件系統促進社群擴充。配合類型安全的提示模板、多代理協調和可配置的運行時行為，簡化聊天機器人、任務自動化與虛擬助理的建立。跨平台設計確保無縫部署於網頁應用、無伺服器功能或桌面程式，加速智能且具上下文感知的AI服務開發。

FMAS（Flexible Multi-Agent System）是一個開源的Python函式庫，用於建立、運行和視覺化多代理模擬。您可以定義具有自訂決策邏輯的代理、配置環境模型、設置通訊渠道來進行通信，並執行可擴展的模擬。FMAS提供監控代理狀態、除錯交互和匯出結果的鉤子。其模組化架構支援用於視覺化、度量收集及與外部資料源整合的插件，非常適合研究、教育和自主系統的實際原型。

ggfai提供統一介面來定義目標、管理多步推理，並利用記憶模組維護對話內容。它支援可自訂的工具集成以呼叫外部服務或API，非同步執行流程，以及OpenAI GPT模型抽象。框架的插件架構讓你能更換記憶後端、知識庫和行動範本，簡化在客戶支援、資料檢索或個人助理等任務中的代理協調。

GPA-LM 是一個以 Python 為基礎的框架，旨在簡化由大型語言模型驅動的人工智慧代理的建立與協調。它具有一個規劃器，能將高層指令拆解為子任務，一個執行器，管理工具調用和互動，以及一個能在會話之間保留上下文的記憶模塊。插件架構允許開發者新增自訂工具、API 及決策邏輯。支援多代理協同的 GPA-LM，可以協調角色、分配任務並匯整結果。它無縫整合 OpenAI GPT 等流行 LLM，並支援在不同環境中部署。該框架加速自主代理的研發，用於研究、自動化與應用原型設計。

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。

JARVIS-1提供模組化架構，結合了自然語言介面、記憶模塊以及插件驅動的任務執行器。基於GPT-index，能持久保存對話、檢索上下文，並隨用戶互動持續進化。用戶通過簡單提示定義任務，JARVIS-1則協調任務排程、代碼執行、文件操作和網頁瀏覽。它的插件系統支持自訂整合資料庫、電子郵件、PDF和雲端服務。可在Linux、macOS和Windows上的Docker或CLI中部署，JARVIS-1確保離線運行與完整數據控制，特別適合開發者、DevOps團隊與高階用戶追求安全且擴展性強的自動化工具。

kilobees是一個用Python構建的綜合多代理協調平台，簡化複雜AI工作流程的開發。開發者可以定義具有專業角色的個別代理，比如資料擷取、自然語言處理、API整合或決策邏輯。kilobees自動管理代理間的訊息傳遞、任務隊列、錯誤恢復和跨執行緒或分散式節點的負載平衡。其插件架構支持自定義提示範本、性能監控儀表板，並能集成外部服務如資料庫、Web API或雲端功能。通過抽象多代理協調的常見挑戰，kilobees加速了複雜AI系統的原型設計、測試與部署，這些系統需進行協作、並行執行與模塊擴展。