AI Agent的开发框架可以根据不同的需求和场景来选择。

以下是一些流行的AI Agent开发框架： OpenAI Gym：这是一个用于开发和比较强化学习算法的开源库。

它提供了一个标准的API，使得开发者可以轻松地创建和测试自己的强化学习环境。

虽然它本身不是一个完整的Agent开发框架，但它为构建和测试Agent提供了重要的基础设施。

TensorFlow Agents：这是一个基于TensorFlow的强化学习库，提供了一系列现成的Agent实现，如DQN、PPO等。

开发者可以在此基础上进行定制和扩展。

RLlib：RLlib是一个强化学习库，支持多种强化学习算法，并提供了灵活的API以供开发者定制。

它可以与TensorFlow或PyTorch等深度学习框架结合使用。

Dowhy：这是一个因果推理工具，虽然它不是一个直接的Agent开发框架，但可以为Agent提供因果推理的能力，帮助Agent更好地理解环境并做出决策。

DoWhyRS：这是Rust语言实现的因果推理工具，对于希望在Rust环境中开发Agent的开发者来说是一个有用的资源。

EconML：这是一个Python库，用于预测和解释性建模，特别适合因果推理和预测。

虽然它主要用于经济学和社会科学领域，但也可以为构建具有解释性的Agent提供帮助。

AutoGPT、AutoGen等：这些是开源社区中涌现出的优秀AI Agent框架，为开发者提供了丰富的资源和工具，支持智能应用的开发和创新。

在选择开发框架时，开发者需要考虑自己的具体需求，如算法支持、易用性、可扩展性以及与现有技术栈的兼容性等因素。

此外，随着技术的不断发展，新的开发框架和工具也在不断涌现，开发者需要保持关注并及时更新自己的知识库。

请注意，以上列举的框架和工具可能并不完全适用于所有场景和需求，开发者在选择时应根据自己的实际情况进行权衡和选择。

同时，由于技术发展迅速，建议开发者定期查看官方文档和社区动态以获取最新信息。

另外，还有一些具体的AI Agent设计模式可以供开发者参考，如吴恩达提出的四种主要的Agent设计模式（reflection, tool use, planning, multiagent collaboration），这些模式可以为开发者在设计AI Agent时提供有益的指导。

同时，基于ReAct（Reasoning and Acting）思想的各种Agent开发框架也值得关注，它们强调在执行任务时结合推理和行动两个方面，有助于实现更加智能和自适应的行为。