一個開源的AI代理設計工作室，能夠視覺化協調、配置和無縫部署多代理工作流程。
- 拖放式代理工作流程設計器
- LLM整合管理
- 向量儲存連接
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開發環境 流程最佳 AI Agents 推薦（256）
這裡集合了打造與運行 AI 代理的基礎工具：框架與 SDK、多步驟 LLM 流程的編排函式庫、自架管理後台、代理執行環境的託管服務，以及附帶基準測試的強化學習模擬環境，可從原型開發一路做到測試與部署。
256 個代理 · 2026年9月29日 更新
一個基於Java的使用JADE的多代理通信演示，展示雙向互動、訊息解析和代理協調能力。
- 符合FIPA-ACL的請求與訊息傳遞
- 代理註冊至目錄助理（Directory Facilitator）
- 週期性與一次性行為模型
—前往 ↗MARFT是一個開源的多代理強化學習(RL)微調工具包，用於協作AI工作流程和語言模型優化。
- 多代理協調API
- 增強學習微調管道
- 角色與記憶管理
—前往 ↗一個開源的Python框架，可實現合作與競爭多智能體增強學習系統的設計、訓練與評估。
- 實作MADDPG、QMIX、VDN等算法
- 模組化環境包裝器，與OpenAI Gym相容
- 代理通信與協調模組
—前往 ↗Letta是一個AI代理人協調平台，支持創建、定制和部署數字工作者，以自動化業務流程。
- 視覺工作流程構建器
- 多模型代理人協調
- API與數據整合
—前往 ↗Humen是一個設計用於人類般對話和協助的AI代理。
- 自然語言理解
- 現實對話模擬
- 任務自動化
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MARTI 是一個開源工具包，提供標準化環境和基準測試工具，用於多智能體強化學習實驗。
- 模組化的多智能體環境支持
- 自定義 RL 算法插件界面
- 與 PyTorch 和 TensorFlow 的集成
—前往 ↗BeeAI是一個適用於客戶支持、內容生成和數據分析的無代碼AI代理構建器。
- 無代碼代理構建器
- 文檔導入（PDF、CSV、DOCX）
- 向量數據庫整合
—前往 ↗具有多智能體系統模組與分散式AI協調演算法的開源框架，涵蓋共識、協商與合作。
- 共識演算法的實作
- 合約網與拍賣式協商協議
- 任務分配與聯盟形成
—前往 ↗AIPE是一個開源的人工智慧代理框架，提供記憶管理、工具整合和多代理流程協調。
- 模組化代理協調
- 多後端記憶管理
- 動態工具與API整合
—前往 ↗CrewAI Quickstart 提供一個 Node.js 模板，能快速使用 CrewAI API 配置、運行和管理對話式人工智慧代理。
- 預建的 Node.js 代理範本
- 環境變數管理
- 範例 API 整合腳本
—前往 ↗Labs是一個旨在讓開發者通過簡單的DSL定義並運行自主LLM代理的AI協調框架。
- DSL語法用於代理定義
- 提示與上下文管理
- 條件分支與循環
—前往 ↗一個基於AI代理的多代理系統，結合2APL和遺傳算法，以高效解決N皇后問題。
- 整合2APL多代理框架
- 遺傳算法操作：選擇、交叉、突變
- 自動演化N皇后解答
—前往 ↗一個開源的Python框架，提供多種多智能體強化學習環境，用於訓練和基準測試AI代理。
- 多種內建多智能體場景（合作、競爭、對抗）
- OpenAI Gym兼容API
- 可配置的智能體群體、觀察和獎勵函數
—前往 ↗AI Terminal是一款命令列工具，可進行與AI模型的對話並自動化shell、SQL與HTTP指令。
- 終端中的互動式AI聊天
- 產生與執行Shell命令
- 建立與執行SQL查詢
—前往 ↗Privasea是一個用於增強在線隱私和網絡安全的AI代理。
- 數據洩露監控
- 隱私設置管理
- 可疑活動的實時警報
—前往 ↗AICell是一個生成類似人類對話並提供客戶支持的AI代理。
- 自然語言處理
- 對話生成
- 客戶支持自動化
—前往 ↗自主搭建的人工智能代理管理平台，支持建立、定制和部署基於GPT的聊天機器人，具備記憶和插件支持。
- 多代理聊天機器人建立
- 插件與工具整合
- 向量基的記憶管理
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一個開源的FastAPI入門模板，利用Pydantic和OpenAI建立具有可定制代理配置的AI驅動API端點。
- 基於Pydantic的請求/回應驗證
- 整合環境設定的OpenAI API
- FastAPI路由與依賴配置
—前往 ↗AI Engineer DevTools 是一個提供建構骨架、程式碼產生、環境設定、測試、部署與監控的命令列工具套件，旨在建立可靠的 AI 代理。
- AI 代理專案骨架建構
- 可自訂的程式碼範本
- 環境設定與相依管理
—前往 ↗LangChain 是一個開源框架，使開發者能夠建立由 LLM 支持的鏈、代理、記憶體和工具整合。
- PromptTemplates
- 鏈抽象
- 代理協調
—前往 ↗一個增強學習框架，使自主機器人在多智能體環境中導航並避免碰撞。
- 多代理增強學習環境
- 避免碰撞的策略訓練
- 預訓練模型，加快入門速度
—前往 ↗Cloudflare Agents 讓開發者能在邊緣建立自主式 AI 代理，整合大型語言模型 (LLMs) 與 HTTP 端點及動作。
- 自主代理協調
- 自訂動作處理器
- LLM 整合（OpenAI、Anthropic 等）
—前往 ↗透過AST分析提取並提供相關程式碼內容，提升AI程式碼助手的準確性。
- 基於AST的程式碼內容擷取
- 自動將內容注入AI助手
- 可自訂擷取深度與範圍
—前往 ↗一個基於Java的多智能體系統演示，使用JADE框架來模擬智能體互動、協商和任務協調。
- 代理建立與註冊於AMS與DF
- 基於ACL的代理間訊息傳遞
- 支援循環、一次性與FSM行為
—前往 ↗Clear Agent 是一個開源框架，讓開發者能夠建立可自定義的AI代理，處理用戶輸入並執行操作。
- 代理類別抽象
- 工具與插件註冊表
- 記憶體與上下文管理
—前往 ↗Aurora協調自主生成式人工智能代理的多步驟規劃、執行與工具使用流程，支援由大型語言模型驅動。
- 由LLM驅動的規劃
- 任務執行用的執行器模組
- API與函數整合的工具層
—前往 ↗開源Python框架，用於構建具有記憶體管理、工具整合和多代理協調的AI代理。
- 代理創建與自定義
- 記憶管理模塊
- 工具整合與包裝器
—前往 ↗將基於LlamaIndex的AI代理以可擴展、無服務器的聊天API部署到AWS Lambda、Vercel或Docker。
- 伺服器無負載的聊天API配置
- 多提供商支援（AWS Lambda、Vercel、Docker）
- 自動端點與路由設定
—前往 ↗一個基於Docker的框架，可快速部署和協調具有內置依賴的自主GPT代理，實現可重複的開發環境。
- 自動設置PostgreSQL、Redis和向量數據庫服務
- 一鍵部署隔離的AutoGPT實例
- 集成日誌和實時監控
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具有記憶管理、多步條件規劃、思考鏈和OpenAI API整合的模組化AI代理框架。
- 動態記憶管理
- 多步條件規劃
- 可配置提示管理
—前往 ↗ReasonChain 是一個用於建立模組化推理鏈的 Python 函式庫，藉由 LLMs 進行逐步問題解決。
- 模組化的思考鏈節點定義
- 動態流程的條件分支
- 多 LLM 提供者整合
—前往 ↗一個基於Java的平台，支持智能多智能體系統的開發、模擬與部署，具有通信、協調和學習能力。
- 符合FIPA標準的代理通信
- 模組化的代理-環境-服務架構
- 內建環境模擬器與儀表板
—前往 ↗一個Python OpenAI Gym環境，模擬啤酒遊戲供應鏈，用於訓練和評估RL代理。
- 符合OpenAI Gym標準的環境
- 模擬零售商、批發商、經銷商和製造商角色
- 可定制的需求分布和領先時間
—前往 ↗一款用於建立、測試與部署自主AI代理的CLI工具包，具有內建工作流程和LLM整合功能。
- AI代理專案腳手架
- LLM供應商整合（OpenAI、Azure等）
- 自訂工作流程定義
—前往 ↗一個開源的Python框架，旨在快速開發和編排具有記憶、工具整合與多代理流程的模組化AI代理。
- 模組化架構的代理元件
- 會話記憶管理
- 工具調用與API整合
—前往 ↗一個展示用於在Azure上構建具有記憶、規劃和工具整合的自主AI代理的代碼範例的GitHub存儲庫。
- 具有長期記憶的對話代理
- 自動任務規劃與執行
- 工具鏈整合與外部API調用
—前往 ↗VMAS是一個模塊化的多智能體強化學習框架，具有內置算法，可實現GPU加速的多智能體環境仿真與訓練。
- GPU加速平行環境仿真
- 內置MARL算法（PPO、MADDPG、QMIX、COMA）
- 模塊化環境與策略接口
—前往 ↗讓GPT-3.5/4可以呼叫並執行由開發者定義的函數，以進行動態、結構化的API驅動對話工具整合。
- 自動在JSON架構中註冊函數
- GPT-3.5/4的函數調用及引數提取
- 結構化JSON輸出處理
—前往 ↗一個由人工智能驅動的命令行工具，將自然英文請求轉換為安全的shell命令並進行交互式執行。
- 自然語言到Shell命令的轉換
- 命令預覽與確認
- 交互式聊天記錄
—前往 ↗一個開源的Python框架，用於建構具有插拔式大型語言模型（LLMs）、記憶體、工具整合和多步規劃的模組化AI代理人。
- 模組化代理架構
- 可插拔的LLM後端（OpenAI、Azure等）
- 自定義工具與API整合
—前往 ↗一個使用Python構建和模擬多智慧代理的框架，具有可自定義的通訊、任務分配和策略規劃功能。
- 環境建模模組
- 代理間通訊協議
- 動態任務分配
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一個多智能體強化學習環境，模擬吸塵機器人協作導航與清理動態格狀場景。
- 格子型多智能體環境
- 可客製化地圖參數
- 支援隨機性動態
—前往 ↗LangGraph Studio 是一個用於使用 LangChain 開發 AI 代理的 IDE。
- 可視化工作流程設計
- 實時調試
- 版本控制集成
—前往 ↗布萊恩·諾斯是一個旨在為個性化知識支援和見解而設計的AI代理。
- 個性化見解
- 數據綜合
- 信息檢索
—前往 ↗一個用於遊戲王對戰的開源強化學習代理，提供環境模擬、策略訓練和策略優化。
- Yu-Gi-Oh專用OpenAI Gym環境
- 基於DQN的訓練模組
- 可自訂狀態與行動空間
—前往 ↗InfantAgent 是一個用於快速建立具有可插拔記憶體、工具與大型語言模型支持的智慧AI代理的Python框架。
- LLM整合（OpenAI、Hugging Face）
- 持久性記憶管理
- 模組化工具調用
—前往 ↗一個用於本地與Ollama LLM模型交互的命令列客戶端，支援多輪聊天、串流輸出和提示管理。
- 多輪對話
- 即時串流輸出
- 可定制提示範本
—前往 ↗模塊化AI代理框架，支持記憶、工具集成和多步推理，實現複雜開發者工作流程的自動化。
- 多階段代理循環
- 可插拔記憶模塊
- 自定義工具集成
—前往 ↗用於開發符合FIPA標準的多智能體系統的開源Java框架，提供智能體通信、生命週期管理和移動性。
- 符合FIPA標準的智能體消息傳遞
- 智能體生命周期和行為管理
- 用於智能體發現的目錄促進器
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