一个自主 AI Agent 框架，能在 Linux 环境中自行规划任务、调用工具并持续执行，适合搭建可自主行动的智能助手。
基于大模型的软件工程智能体，能自动完成编码、调试、重构等通用开发任务，把自然语言需求直接转成可执行代码改动。
用 GRPO 强化学习给多步 Agent 做在线训练，让 Qwen、Llama 等模型在真实任务里边干边学，提升实际表现。
一个面向真实任务自动化的多智能体协作框架，通过优化工作流学习让多个 Agent 分工配合完成网页交互等复杂任务。
用 Python 搭建 LLM 应用和智能体的开发框架，把模型调用、工具、检索和记忆串成可组合的链路，省去自己拼装底层胶水代码。
面向智能体的 RAG 检索引擎，把文档解析、知识编译和上下文管理整合成一套基础设施，帮 Agent 稳定拿到高质量检索结果。
面向 AI 应用的文档处理与 RAG 框架，把私有数据接入大模型，支持构建检索增强、智能体和多智能体应用。
用状态图编排有状态、可容错的 LLM Agent 工作流，支持循环、分支和人工介入，适合构建生产级多步智能体。
把 Claude Code、Codex、Gemini CLI 等 20 多种命令行 AI 代理统一到一个可长期在线的协作界面里，支持自定义助手并组队干活。
用 TypeScript 写的浏览器 Agent SDK，让 AI 能操作网页、抓取任意站点数据，支持 Playwright、CDP 和云端浏览器。
用 Rust 写的终端编码 Agent，可接入任意模型提供商，在命令行里直接完成代码编写与多 Agent 编排任务。
把任意网站变成命令行工具，让 AI Agent 复用你已登录的浏览器会话执行网页操作，省去重复登录和手动点击。
通义开源深度研究智能体，能自主规划多步检索、浏览网页并整合信息，产出带引用的研究报告，适合做调研问答和资料汇总。
用 TypeScript 编写和部署持久化 AI Agent 与后台工作流，自带调度、重试和编排能力，无需自己搭建任务队列和基础设施。
给 AI 编码 Agent 用的持久化 Markdown 计划工具，能在 /clear 或上下文压缩后恢复会话，并逐轮重新注入计划以防上下文腐化。
面向 LLM 应用、RAG 和 Agent 工作流的可观测与评测平台，提供全链路追踪、自动评估和生产级监控看板，帮团队定位问题并持续优化效果。
多智能体框架，让多个大模型智能体通过角色扮演和对话自主协作，用于研究智能体规模化规律并构建协作式 AI 系统。
开箱即用的开源 AI 对话平台，支持接入任意 LLM，内置 RAG 与企业级搜索，适合团队自建带知识库的聊天助手。
用 Python 写的开源深度研究工具，能对私有数据做推理式检索，替代闭源深度研究方案，支持接入 Milvus 和多种大模型。
生产可用的智能体式 RAG 检索系统，提供 RESTful API，帮开发者快速搭建带检索增强的问答与搜索服务。
自托管的多用户、多智能体 AI 助手，支持长期记忆和本地优先部署，适合团队搭建自己的智能助理服务。
开源的 RAG 文档问答工具，上传文档后即可用大模型对话检索，快速搭建私有知识库问答。
一行代码接入的 LLM 可观测性平台，能监控大模型调用、追踪成本与延迟，并支持评估和实验对比，方便排查线上问题。
开源智能体技能构建器，用可视化工作流定义技能，可运行在 Claude Code、Cursor、Codex 等平台，并生成 API 或 Slack、飞书机器人。
基于 MCP 协议的 Exa 搜索服务，让 AI 助手直接调用网页搜索与爬取能力，为 Agent 提供实时联网检索。
用 ML、LLM 和视觉大模型从文档、表单、发票等非结构化数据里抽取结构化字段，并支持指令调用和智能体工作流。