Wise Agents 提供一個全面且可搜尋的 AI 代理框架和平台目錄。它具有依照類別、程式語言、許可類型等的篩選功能，幫助用戶找到合適的工具。每個代理條目包括詳細的資訊檔案、關鍵能力、GitHub 和文件連結及社群評價。網站定期由社群貢獻更新，確保最新的代理版本和發展都在集中資源中。

echoOLlama 利用 Ollama 生態系統，提供一個最小的代理框架：它從終端讀取用戶輸入，傳送到配置好的本地 LLM，並即時流回回答。用戶可以腳本化多次交互，鏈接 prompts，實驗提示工程，而無需修改底層模型程式碼。此設計非常適合測試會話模式、建立簡易命令行工具，以及處理迭代式代理任務，同時保障資料隱私。

Java-Action-Datetime 是為 LightJason 多代理系統框架提供的附加模組，專為處理代理中的所有時間相關運算而設計。它提供取得當前時間戳、解析字串為 Java 時間物件、套用自訂格式、進行加減運算、計算時間差和時區轉換等動作。這些行動可以無縫整合在 LightJason 代理程式碼中，減少樣板程式碼，並讓分散式代理部署中的時間推理更可靠一致。

Java Action Interpolate是一個專為與LightJason多代理框架整合而設計的Java專屬庫。它提供一整套插值演算法，包括線性、多項式和樣條方法，使代理能流暢地在不同狀態與行為間過渡。此模組提供可配置的插值參數，能結合LightJason的行為生命週期，並支援自訂資料類型。藉由引入Java Action Interpolate，開發者可以消除突然的行為跳躍，提高模擬的逼真度，並簡化分散式或模擬環境中代理行動與決策的平滑實作。

ProficientAI代理框架是一個設計與部署先進AI代理的端到端解決方案。它允許用戶通過模組化工具定義與功能規範來設計自訂代理行為，確保與外部API和服務的無縫整合。其記憶管理子系統提供短期與長期的上下文存儲，支援連貫的多輪對話。開發者可以輕鬆在不同語言模型之間切換或組合使用以完成專門化任務。內建的監控和日誌工具提供代理效能與使用率的見解。無論您是建立客服機器人、知識庫搜尋助理或流程自動化，ProficientAI都能簡化整個流程，確保系統的擴展性與可靠性。

openai-agents-python是一個全面的Python套件，旨在協助開發者構建完全自主的AI代理。它提供代理規劃、工具整合、記憶狀態及執行循環的抽象。使用者可以註冊自定義工具，指定代理目標，並讓框架協調逐步推理。此庫還包含測試和記錄代理操作的工具，方便迭代行為與排解複雜的多步任務。

Toolhouse是一個開發者平台，旨在建立和部署AI代理和工作流程，而無需繁瑣的樣板代碼。它提供預構建的代理框架，如RAG、evals、API整合、記憶、快取、提示和工具，使開發者能夠快速構建和運送功能性AI產品。Toolhouse支持第三方應用整合，提供無縫的開發和調試體驗，顯著加速生產生命週期。

AgenticRAG提供一個模組化架構，用於創建利用檢索增強生成（RAG）的自主代理。它包含索引文件到向量存儲、檢索相關上下文並輸入大型語言模型生成上下文感知回應的組件。用戶可整合外部API和工具，配置記憶體存儲以追蹤對話歷史，並定義自定義工作流程以協調多步決策流程。該框架支持流行的向量資料庫如Pinecone和FAISS，以及如OpenAI的LLM提供者，實現無縫切換或多模型設置。有內建的代理循環與工具管理抽象，簡化文件問答、自動研究及知識驅動自動化任務的開發，減少範例程式碼，加快部署速度。

AgentScope是一個面向開發者的框架，旨在簡化智能代理的創建，透過模組化組件提供動態規劃、上下文記憶存儲和工具/API整合。它支援多個LLM後端（OpenAI、Anthropic、Hugging Face），並提供可自行定義的任務執行、答案合成和資料檢索管道。其架構支持快速原型化會話機器人、流程自動化代理和研究助理，同時保持擴展性和可擴充性。

Agent Transparency Tool 提供一個完整的框架，用於在AI代理中加入透明度功能。它提供日誌接口來記錄狀態轉換和決策，模塊來計算關鍵的透明度指標（例如信心分數、決策血緣），以及用於探索代理行為的可視化儀表板。藉由與流行的代理框架無縫集成，它生成結構化的透明度日誌，支援導出JSON或CSV格式，並包含用於審核和性能分析的透明度曲線繪製工具。此工具箱讓團隊能識別偏見、除錯流程，並展示負責任的AI實踐。

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。

AI Agents Tools是一個全面的Python框架，讓開發者可以快速組合AI代理，利用OpenAI函數調用。該庫封裝了一系列模塊化工具，包括網絡搜索、瀏覽器瀏覽、維基百科檢索、Python REPL執行和向量記憶整合。通過定義代理模板，如單工具代理、工具箱驅動的代理和回調管理流程，開發者可以協調多步推理流程。該工具包抽象化了函數序列化和響應處理的複雜性，並提供與OpenAI大語言模型的無縫集成。它支持動態工具註冊和記憶狀態追蹤，使代理可以回憶過去的交互。適用於構建聊天機器人、自主研究助手及任務自動化代理，加速自定義AI驅動工作流程的實驗和部署。

AnyAgent 是一個靈活的代理框架，使開發者能構建具備推理、規劃和執行多領域任務的智慧代理。它提供內建的行動鏈接規劃器，用於串聯動作，配置長短期記憶存儲以保持上下文，並可輕鬆連接外部工具與 API。透過簡單的聲明式 DSL，用戶可定義自定義技能，嵌入事件日誌，並在不同 LLM 後端間無縫切換。無論是客戶支援機器人、資料分析助手或研究原型，AnyAgent 都能提供堅實的架構、模組化元件與擴展性，加速實務化自動化場景的代理建立。

Blue Agent 作為 Node.js 中構建 AI 驅動代理的完整工具包。它允許開發者實作鏈式思考提示以改善推理，整合外部工具與 API 以豐富功能，並維持對話記憶以保留上下文。框架具有規劃引擎，可排序任務、執行模組與內建日誌，用以追蹤代理決策。開發者可以定義自訂工具介面、編排多步工作流程並利用函式呼叫與服務互動。Blue Agent 模組化架構允許無縫擴展插件，並支援除錯工具來觀察代理行為，非常適合建立高階聊天機器人、自主助理與自動化管道。

JADE是一個基於Java的智能體開發框架，簡化了分佈式多智能體系統的創建。它提供符合FIPA標準的基礎設施，包括運行時環境、消息傳輸、目錄促進器和智能體管理。開發者在Java中編寫智能體類，將其部署在容器中，並使用RMA和Sniffer等圖形工具進行調試和監控。JADE支持智能體移動性、行為調度和生命週期操作，使研究、物聯網協調、模擬和企業自動化的可擴展、模組化設計成為可能。

LangChain是一個開源Python框架，旨在加速AI驅動應用的開發。它提供多個語言模型調用（鏈）、與外部工具互動的代理人建立、以及對話記憶的管理抽象。開發者可以定義提示、輸出解析器和端到端的工作流程。整合包括向量庫、資料庫、API和託管平台，可支援商用聊天機器人、文件分析、程式碼助手與客製化AI管線。

Bitte AI Agents是一個端到端的代理開發框架，旨在簡化自主AI助手的建立。它允許用戶定義代理角色，配置記憶存儲，整合外部API或自定義工具，以及協調多步工作流程。開發者可以使用平台的SDK來構建、測試和在任何環境中部署代理。此框架預設管理上下文、對話歷史和安全控制，加快迭代速度，實現智能代理在客戶服務自動化、資料洞察和內容生成等多種用例中的擴展部署。

MCP Agent Proxy作為您的應用程式與OpenAI API之間的中介服務，透明傳遞ChatCompletion和Embedding呼叫，處理串流回應，快取結果以提升性能並降低成本，記錄請求與回應的元數據以便除錯，並允許動態自訂API參數。開發人員可將它整合到現有的代理框架，以簡化多通道的處理，並針對所有AI互動維持單一管理端點。

Julep AI Responses 是一個以 Node.js SDK 和雲端平台提供的人工智慧代理框架。開發者初始化一個 Agent 物件，定義 onMessage 處理器來產生客製回應，管理會話狀態以實現情境感知的對話，並整合插件或外部API。平台負責托管與擴展，快速原型設計與部署聊天機器人、客戶支援代理或內部助手，設定簡便。