Agent框架有多种，包括但不限于以下几种：

Gym：这是一个用于开发和比较强化学习算法的工具。它无需对Agent的先验知识，采用Python作为主要开发语言，因此可以简单地和TensorFlow等深度学习库进行开发集成，同时直观地将学习结果用画面展示出来。

Dopamine：这是一款基于Tensorflow的框架，旨在为新手和经验丰富的强化学习研究人员提供兼具灵活性、稳定性和可重复性的新工具。

Agents框架：这个框架中包含三个主要类，即Agent、SOP和Environment。Agent类包含Agent的各种功能，如长短期记忆，观察环境，使用工具，调用LLM进行推理和生成回复等。SOP类是由状态和状态之间的连接定义的符号式计划（Plan）。每次行动时，Agent会将这些模块化prompt和工具/API的输出组装成完整的prompt，然后调用LLM决定如何行动。

这些框架各有特点，可以根据具体需求和应用场景选择合适的框架进行开发。请注意，随着技术的不断发展，新的Agent框架可能会不断出现，因此建议定期关注相关领域的最新动态。