斯科蒂是一個智能AI助手，專為自動回應和個性化客戶交互而設計。
- 自然語言處理
- 與通信平台的整合
- 自動回應生成
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AI平台與框架 流程最佳 AI Agents 推薦（2,740）
這裡收錄支撐 AI 代理運作的平台、執行環境與開發框架，包括託管式代理服務、外掛式 SDK，以及能規劃並完成多步驟工作的工作區。你可以比較模型切換、工具與瀏覽器操作、記憶與 RAG、沙箱執行、狀態保存、日誌記錄與一鍵部署等能力。
2,740 個代理 · 2026年9月29日 更新
Skaivision透過來自您視頻內容的AI驅動洞察來提升工作流程。
- 視頻分析
- 自動化洞察
- 數據管理
—前往 ↗一個利用LlamaIndex監督多步驟LLM工作流程的AI代理框架，自動化查詢協調與結果驗證。
- 多步驟工作流程協調
- 內建輸出驗證與監督
- 錯誤處理與自動重試
—前往 ↗基於強化學習的AI代理，學習最佳投注策略，以高效玩轉對戰限制德州撲克。
- 強化學習訓練流程
- 深度Q網絡決策模組
- 客製化德州撲克模擬環境
—前往 ↗LangGraph是一個基於圖形的多智能體AI框架，協調多個代理進行代碼生成、調試和聊天。
- 圖形基礎的代理調度
- 多智能體協作
- 代碼生成與合成
—前往 ↗Halite II 是一個遊戲人工智慧平台，開發者可以構建自主機器人，在回合制策略模擬中競爭。
- 回合制策略遊戲引擎
- 多語言API支援（Python、Java、C++）
- 地圖解析與狀態更新
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AI語音禮賓平台，使企業能建立與管理可自訂流程的對話式語音和聊天代理人。
- 自然語言理解
- 多渠道語音與聊天部署
- 視覺化對話流程建構器
—前往 ↗一個網路平台，用於發掘、分類和部署用KaibanJS建立的自訂AI代理，用於自動化工作流程。
- 代理探索與目錄
- 依標籤搜尋與篩選
- 一鍵部署
—前往 ↗一個擴展性強的AI代理框架，用於設計、測試和部署具有自定義技能的多代理工作流程。
- 多代理協調
- 自定義技能插件系統
- 具視覺化工作流程建立器的Web IDE
免費試用 · $29+前往 ↗Spark Engine是一個由人工智慧驅動的語意搜尋平台，利用向量嵌入技術與自然語言理解提供快速且相關的搜尋結果。
- 語意向量搜尋
- 自然語言理解
- 包含拼寫容錯的關鍵字搜尋
—前往 ↗AIAgents4Pharma 編排 AI 代理，以模擬虛擬患者反應、加速藥物發現流程，並優化臨床試驗。
- 協調式 AI 代理工作流程
- 虛擬患者反應模擬
- 臨床前藥物篩選
—前往 ↗AI Web Scraper 利用人工智慧智慧地從具有動態內容的網頁中抓取及提取結構化資訊。
- 無頭瀏覽器渲染JavaScript
- AI驅動提取表格、元資料與摘要
- 可自訂提示詞進行定制資料提取
—前往 ↗一個通過遺傳編程不斷演化模組化AI代理的Python框架，用於可定製的模擬和性能優化。
- 模組化代理架構
- 遺傳編程操作（突變、交叉）
- 支持自訂適應度函數
—前往 ↗Huly Labs是一個AI代理開發與部署平台，能夠打造具有記憶、API整合與視覺流程建立的客製化助手。
- 多代理協調
- 持久記憶儲存
- API與資料庫整合
—前往 ↗簡易自學是一個Python庫，提供簡單的API來建立、訓練和評估強化學習代理。
- 簡單的環境封裝
- 策略與模型定義
- 經驗重放與緩衝區
—前往 ↗Crayon是一個基於JavaScript的自主式AI代理框架，具有工具整合、記憶管理和長時間運行任務的工作流程。
- 工具整合與API呼叫
- 多後端記憶管理
- 規劃-執行循環
—前往 ↗一個基於代理的模擬框架，用於使用JADE在虛擬電廠中協調需求響應。
- 多代理需求響應協調
- 實時JADE消息通信
- 可配置的負載與發電代理模型
—前往 ↗模組化Python框架，用於搭建具有LLM、RAG、記憶、工具整合和向量資料庫支持的AI Agent。
- 可定制的代理類別
- 檢索增強生成（RAG）
- 對話記憶管理
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GPT Agent 利用 GPT 模型動態執行如資料檢索、文字摘要和自動排程等任務流程。
- 任務定義用的視覺流程編輯器
- 平滑的 GPT 模型整合
- 自訂知識庫導入
—前往 ↗用於 BabyAGI 的網頁介面，支援自主任務產生、優先排序與執行，並由大型語言模型提供動力。
- 利用 LLM 進行自主任務產生
- 動態任務優先排序
- 依序執行任務
—前往 ↗gym-llm 提供類似 gym 的環境，供基準測試和訓練大型語言模型（LLM）代理，適用於對話式與決策任務。
- 兼容 Gym 的文本任務環境
- 可自訂的提示範本與獎勵函數
- 與 RL 函式庫與日誌工具整合
—前往 ↗Sentient 是一個人工智慧代理框架，讓開發人員能建立具有長期記憶、目標驅動規劃和自然對話的NPC。
- 持久事件記憶
- 動態目標規劃
- 情境感知對話
—前往 ↗Agent Workflow Memory 為AI代理提供使用向量存儲的持久工作流程記憶，以便召回上下文。
- 持久的向量存儲記憶
- 與 LangChain WorkflowAgent 無縫整合
- 支援多個後端：Pinecone、Redis、Supabase
—前往 ↗一個能在 Pandas DataFrames 上進行互動式資料分析的 AI 代理，會提出澄清問題並生成程式碼。
- 自然語言資料查詢
- 自動生成 Python 程式碼
- 澄清後續問題
—前往 ↗Melissa是一個由人工智慧驅動的個人助手，可以管理任務、自動化工作流程，並通過自然語言聊天來回應查詢。
- 自然語言任務管理
- 工作流程自動化
- 基於插件的整合
—前往 ↗Hyperbolic Time Chamber 能讓開發者建立具有先進記憶體管理、提示鏈結與自訂工具整合的模組化 AI 代理。
- 動態記憶管理（短期與長期）
- 自動提示鏈結與編排
- 插件架構支援自訂工具整合
—前往 ↗利用OpenAI Autogen和Streamlit打造的AI客戶服務代理人，用於自動化、互動式支持與查詢解決。
- 整合OpenAI Autogen進行代理編排
- 基於Streamlit的互動Web UI
- 動態管理上下文與狀態
—前往 ↗MACL 是一個用於多智能體協作的 Python 框架，協調 AI 智能體進行複雜任務自動化。
- 多智能體協調
- 可自訂的通信協議
- 任務排程與工作流程管理
—前往 ↗一個開源的多智能體增強學習模擬器，支持可擴展的並行訓練、可定製的環境和智能體通訊協議。
- 基於PyTorch的分散式多智能體訓練
- 模組化環境界面
- 可定製的獎勵和觀察空間
—前往 ↗一個自主的人工智慧代理，能進行文獻回顧、假設產生、實驗設計與資料分析。
- 自動文獻回顧與摘要
- 假設產生與優先排序
- 實驗設計與流程規劃
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AI記憶系統，讓代理可以在會話間捕捉、摘要、嵌入並檢索上下文對話記憶。
- 自動對話捕捉與摘要
- 向量嵌入生成
- 支援多後端儲存（SQLite、FAISS、Redis）
—前往 ↗用於協調LLM提示並建立具有記憶、工具和模組化工作流程的AI代理的C++庫。
- 針對API和本地模型的LLM封裝器
- 提示模板管理
- 鏈條組裝與調度
—前往 ↗一個讓用戶可以開發並訓練用於對戰寶可夢的AI代理的Python框架，利用強化學習技術。
- Pokemon Showdown 介面的Python API
- 同步與非同步模擬的互動對戰環境
- 預建的基準代理實作
—前往 ↗一個開源的增強學習代理，利用PPO在DeepMind的PySC2環境中訓練並玩星際爭霸II。
- 基於PPO的SC2環境策略訓練
- 與DeepMind PySC2整合進行狀態/行動管理
- 支持可配置的神經網絡架構和獎勵
—前往 ↗Triagent 協調 three 個專門的 AI 子代理——策略師、研究員 和 執行者——自動規劃、研究 和 執行任務。
- 三代理協調（策略師、研究員、執行者）
- 可自訂提示詞 和 代理行為
- 插件整合外部 API 和 工具
—前往 ↗實務課程，教授使用Hugging Face Transformers、API及自訂工具整合，打造自主式AI代理人。
- 建立自主代理人的範例筆記本
- 串接API管理狀態與流程
- 整合外部工具API
—前往 ↗一個基於Python的框架，結合大型語言模型（LLMs）與工具整合，用以構建具有自主任務執行能力的AI代理。
- 模組化LLM鏈搭建
- 自定義工具整合
- 持久記憶模組
—前往 ↗使用OpenAI Autogen框架建立、測試和除錯AI代理的本地開發工作室。
- 視覺對話流程編輯器
- 互動除錯控制台
- 記憶策略管理
—前往 ↗Agents-Deep-Research是一個用於開發自主AI代理的框架，能使用LLMs進行規劃、行動和學習。
- 模組化代理架構
- 長期記憶模組
- 任務規劃引擎
—前往 ↗SmartRAG是一個開源的Python框架，用於建立RAG流程，能夠在自訂文件集上使用大型語言模型（LLM）進行問答。
- 從PDF、文本及網頁資料來源進行文件引入
- 整合向量存儲（FAISS、Chroma等）
- 客製化提示範本，用於LLM查詢
—前往 ↗WanderMind 是一個開源的 AI 代理框架，用於自主頭腦風暴、工具整合、持續記憶與可自定義工作流程。
- 持久的矢量記憶體
- 工具及 API 整合
- 可自定義規劃模組
—前往 ↗一個開源的JavaScript框架，利用AgentSimJs和Three.js實現互動式多智能體系統模擬，並具有3D視覺化功能。
- 定義和配置多個智能體類型
- 使用AgentSimJs進行自定義行為腳本
- 基於Three.js的實時3D視覺化
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TinyAgent 讓您能夠建立和部署定製的 AI 代理，用於自動化任務、研究和文本生成。
- 具有自定義提示的視覺代理建立器
- 持久的上下文記憶
- API 和 webhook 集成
—前往 ↗DocChat-Docling是一款由人工智慧驅動的文件聊天代理，通過語義搜索提供上傳文件的互動式問答。
- 文件導入與處理
- 語義搜索搭配向量嵌入
- 互動問答聊天界面
—前往 ↗一個自主的人工智能代理，針對目標驅動的工作流程，生成、優先排序並執行任務，具有基於向量的記憶功能。
- 自主任務生成
- 任務優先排序與調度
- 任務執行循環
—前往 ↗TreeInstruct 支援層級式提示工作流程，具條件分支，適用於語言模型應用中的動態決策制定。
- 層級式決策樹案例的提示流程
- 基於 LLM 輸出條件分支
- 可重用的提示與函式節點
—前往 ↗一個Python框架，讓AI代理能夠執行計畫、管理記憶並無縫整合工具。
- 聲明式規劃框架
- 動態工具整合
- 持久記憶模組
—前往 ↗一個用於AI代理API請求的HTTP代理，支持串流、快取、紀錄和可自訂的請求參數。
- 即時串流API回應
- 可配置TTL的回應快取
- 請求與回應的日誌記錄
—前往 ↗高效優先啟發式MAPF（ePH-MAPF）利用增量搜尋及啟發式算法，快速在複雜環境中計算無碰撞的多代理路徑。
- 高效的優先啟發式
- 多種啟發式函數
- 增量式路徑規劃
—前往 ↗一個展示如何在AWS Bedrock上協調多個AI代理以共同解決工作流程的範例模板。
- 多代理協調框架
- 預定義代理角色（規劃者、研究員、執行者、評估者）
- 客製化提示範本
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