271 個代理 · 2026年9月29日 更新
把語言模型接上 API、瀏覽器、檔案或程式執行環境，組成能記憶、檢索、規劃並呼叫工具的代理程式。這裡可依開發語言、模型配置與部署方式，挑選框架、SDK、執行環境或程式範例，從研究流程、客服支付到多代理模擬，找到適合接入現有系統的起點。
這類套件處理的不是最後交付給一般使用者的單一應用，而是代理背後的組裝層：把模型回應接到外部工具、函式、API、檔案或瀏覽器任務，再安排多步執行。SpringBrand DeepSeek Harness 以 TypeScript plugin runtime 連接可替換模型、工具、sandbox 與 session logs；AI Library 則以模組化 chains 與 tools 建置及部署可自訂代理。若你要的是可直接使用的研究、投資或支付助理，AI FIRST、Auquan、Joshua 的定位不同於可重用程式庫。
先看執行位置與語言，而不是只看模型名稱。SpringBrand DeepSeek Harness 適合想在本機執行 coding agents、替換模型並保留 session logs 的 TypeScript 開發；Agentic Workflow 是用來設計、編排與管理多代理流程的 Python framework；Gemini Agent Cookbook 則提供以 Google Gemini 的推理與工具使用為主的程式食譜。若需求是模擬而非 LLM 代理，AutoDRIVE Cooperative MARL 聚焦自駕協同模擬，Flocking Multi-Agent 聚焦 Python 群體導航。
需要跨回合脈絡或內部文件問答時，檢查記憶與檢索是否真的在產品描述中出現。HybridClaw 將 Discord、web、terminal 放進同一個 agent runtime，並列出 secure RAG、memory 與 tool execution；這可對應多入口與文件檢索場景。相對地，不能因為某套件稱為 agent framework，就自行假設它有 RAG、長期記憶、規劃迴圈或權限隔離；清單裡只有明確提到的能力可列入評估，其他要回到文件驗證。
把輸入、輸出與部署介面寫成測試案例：文字對話、瀏覽器操作、web scraping、檔案管理，或金融資料分析，對接方式並不相同。AI FIRST 明列研究、瀏覽器任務、網頁抓取與檔案管理；Auquan 聚焦金融資料分析與投資洞察；ToolMate 則以 no-code 方式整合 LLM 與外部 API、工具。清單未提供各產品的檔案格式、輸出匯出、請求配額或價格，因此不能只靠分類頁推定相容性；選型時應逐項確認 API、通道、部署與計費規則。
個人開發者可從 Gemini Agent Cookbook 的 recipes 或 SpringBrand DeepSeek Harness 的本機 TypeScript runtime 開始，先驗證工具呼叫與執行紀錄；需要團隊流程時，可看 Agentic Workflow 的 Python 多代理編排，或 HybridClaw 的 Discord、web、terminal 入口。若工作本身是專案管理，Linear 的描述是 AI 驅動的專案管理工具；若是支付客服、投資分析或自駕協同，Joshua、Auquan、AutoDRIVE Cooperative MARL 更像特定用途方案，不應和通用代理框架混選。
透過 TypeScript 外掛執行環境，在本機執行可替換模型、工具、沙箱與工作階段記錄的程式編寫代理。
企業級代理運行時，可將 Discord、網頁與終端機統一，具備安全的 RAG、記憶體與工具執行。
透過自然語言自動化研究、瀏覽器任務、網頁擷取與檔案管理的對話式 AI 助手。
Auquan 是一個用於金融數據分析和投資洞察的 AI 代理。
開源資源庫，提供實用的程式碼範例，用於建立利用Google Gemini推理與工具使用能力的AI代理。
使用基於Flet的交互式聊天UI的Python庫，用於構建LLM代理，具有工具執行和記憶支持。
AI Library是一個開發者平台，用於建立和部署可定制的AI代理，使用模塊化鏈和工具。
一個開源框架，使自主的大型語言模型（LLM）代理能夠進行檢索增強生成，支持向量資料庫、工具整合與自定義工作流程。
一個人工智慧代理範例模板，展示如何通過OpenAI API進行自動任務規劃、記憶管理與工具執行。
Pipe Pilot 是一個 Python 框架，能串連由 LLM 驅動的代理管道，輕鬆實現複雜的多步驟 AI 工作流程。
Agentic Workflow是一個用於設計、協調和管理多代理人AI工作流程的Python框架，用於複雜的自動化任務。
一個基於Python的框架，實現群聚算法，用於多智能體模擬，使AI智能體能協調並動態導航。
ToolMate透過整合大型語言模型（LLM）與外部API和工具，用於任務自動化，實現無需程式碼的AI代理建立。
一個開源框架，實現協作式多智能體強化學習，用於模擬中的自動駕駛協調。
LinkAgent協調多個語言模型、檢索系統與外部工具，實現複雜的AI驅動工作流程自動化。
一個Python框架，用於使用YAML類型規格以聲明方式輕鬆定義及執行AI代理工作流程。
LangGraph 讓 Python 開發者可以使用模組化的圖形流程來構建和協調自訂的 AI 代理工作流程。
一個在GitHub上的演示，展示了SmolAgents，一個用於協調基於LLM的多智慧體工作流程的輕量級Python框架，具有工具整合功能。
Agent Adapters 提供可插拔的中介軟體，使得將基於 LLM 的代理程式與各種外部框架和工具無縫整合變得容易。
OpenSpiel 提供一個環境和算法庫，用於強化學習和遊戲理論規劃的研究。
pyafai是一個用於建構、訓練與執行自主式AI代理的模組化Python框架，支援插入記憶體與工具支援。
Java-Action-Storage 是一個LightJason模組，用於分散式多智能體應用中記錄、存儲和檢索代理動作。
一個Python封裝器，透過現有的OpenAI Python SDK界面，實現與Anthropic Claude API的無縫調用。
一個輕量級的Python框架，用於建立具有記憶、規劃與基於LLM工具執行能力的自主AI代理。
TheLibrarian.io是一個AI代理，可以協助用戶有效地管理和探索資訊資源。
Voyager是一個AI代理，幫助簡化任務並通過先進的自動化提升生產力。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
與Gym相容的多智能體強化學習環境，提供可自定義的場景、獎勵和智能體通信。
Nexus Agents協調由大規模語言模型驅動的多代理人，具有動態工具整合，實現自動化工作流程管理與任務協調。
開源的Python框架，實現用於合作和競爭環境的多智能體強化學習算法。
APLib 提供自主遊戲測試代理，具有感知、規劃和行動模組，以在虛擬環境中模擬用戶行為。
一個開放的網路平台，用於發現、篩選並貢獻具有詳細列表和社群提交的AI代理人。
一個 Python 框架，可以協調多個 AI 代理協作，整合大語言模型、向量資料庫和自訂工具工作流程。
Ernie Bot Agent是用於Baidu ERNIE Bot API的Python SDK，用於構建可自定義的AI代理。
Graph_RAG實現利用RAG的知識圖譜創建，整合文件檢索、實體/關係抽取與圖形資料庫查詢以獲取精確答案。
針對 Ollama LLM 的預建 AI 代理工作流程集合，實現自動摘要、翻譯、程式碼產生及其他任務。
開源框架，協調自主AI代理人分解目標成為任務、執行動作，並動態優化結果。
Camel是一個開源的AI代理協調框架，支持多智能體合作、工具整合與規劃，結合大型語言模型(LLMs)與知識圖譜。
一個用於構建具有記憶管理和工具整合的輕量級JavaScript框架，用於建立AI代理。
一個開源的Python代理框架，使用思路鏈推理，通過LLM引導計劃動態解決迷宮問題。
一個Python庫，支持自主的OpenAI GPT驅動代理，具有可定制的工具、記憶體和計劃能力，用於任務自動化。
Amico是一個無需編碼的平台，用於建立智能AI代理，實現客戶支持、數據分析和任務工作流程的自動化。
