一个可随使用不断成长的 AI Agent 框架，支持接入 Claude、ChatGPT 等多种大模型，用于搭建和编排自主智能体。

跨桌面和移动端调度成群的编码智能体，从分配任务一路盯到 PR 合并，兼容 Claude Code、Codex 等 35+ 种 agent。

微软推出的多智能体开发框架，支持 Python 和 .NET，用于构建、编排和部署 AI 智能体及多智能体工作流。

用自然语言描述需求，就能让多个 LLM 智能体扮演产品经理、架构师、工程师等角色协作，自动产出需求文档、设计稿和代码。

在提示词里敲入 "mass ulw" 关键词，就能让 AI 编码助手自动编排多智能体工作流，把复杂开发任务拆解成可执行的图结构。

基于 Stream 边缘网络快速搭建语音与视觉智能体，可接入任意模型或视频源，实现超低延迟的实时多模态交互。

开源个人 AI 助手与 Agent Harness，能规划任务、调用工具和技能，靠记忆与知识自我进化，支持多智能体、多模型、多渠道，一行命令即可安装。

面向 LLM 应用的多智能体开发框架，支持多模态、语音与实时交互，让智能体的构建、运行和调试过程可见、可理解、可信。

轻量级 Python 框架，用于编排多智能体工作流，帮助开发者快速搭建基于 LLM 的协作式 Agent 系统。

给 AI Agent 做强化学习训练和调优的框架，把 Agent 的推理轨迹变成训练信号，让智能体越跑越强。

基于 TypeScript 的开源 AI Agent 框架与工程平台，帮开发者快速搭建、编排和观测 LLM 智能体应用。

基于 LLM、RAG 和 agent 循环打造的新一代个人 AI 助手，能操作电脑、控制浏览器并执行编码任务。

生产级的容器编排与调度平台，用来自动化部署、扩缩容和管理跨主机的容器化应用。

一个能自主写代码、改 bug、跑命令的 AI 开发代理，把大模型接入真实开发环境，让编码任务从对话直接落到执行。

Python 的高层网页抓取框架，帮你快速写爬虫，自动处理请求调度、页面解析和数据提取，适合大规模采集任务。

让大模型自主拆解目标、调用工具并连续执行任务的智能体平台，提供可视化搭建与运行环境，帮你把重复性工作交给 AI 自动完成。

Python 任务调度库，支持 cron、间隔和一次性任务，可把定时作业挂到后台运行，省去自己写调度循环。

用 Rust 写的开源 Agent 操作系统，为 AI Agent 提供统一的运行与编排环境，支持 MCP 协议和 LLM 接入。

把大语言模型和 Hugging Face 上的各类模型连起来，让 LLM 自动挑选、调用合适的模型完成多模态任务，相当于给模型加了个调度中枢。

开源的自托管部署平台，用 Docker 管理应用和数据库，替代 Vercel、Netlify、Heroku 做部署与运维。

把 Claude、Codex、Grok 等多个编码 Agent 统一到一个应用里编排调度，并复用你已付费的订阅额度，省去多平台来回切换。

面向 Windows 的 GUI 智能体框架，用自然语言驱动 LLM 自动操作桌面应用完成跨应用任务，把繁琐的点击流程交给 AI 执行。

本地优先的桌面 AI 团队应用，由指挥官把目标拆成待办，调度 16 个内置专家智能体及 Claude Code、Codex 等外部代理，支持项目、定时自动化和连接器。

Python 网页抓取框架，从单次请求到大规模爬取都能处理，内置 Playwright 支持，还提供 MCP 服务方便接入 AI 工作流。

在笔记本或沙箱里跑一支 Claude Code、Codex 这类编码智能体组成的虚拟办公室，复用你已有的订阅，替代各类托管式智能体服务。

开源的多编码智能体并行编排工具，可替代 Codex App 和 Conductor，用你自己的订阅同时调度多个编码智能体协同干活。

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。

在 Kubernetes 上编排 ML 流水线、智能体和实时推理的类型安全分布式引擎，用纯 Python 的 async/await 写工作流，也支持 Rust、Go 和 TS。

用你自己的订阅批量调度 Claude Code、Codex 等编码智能体，桌面、手机和远程运行时都能统一管理，省去多账号切换的麻烦。

从零手写实现 AI 工程核心组件的实战课程，覆盖智能体、大模型、计算机视觉与深度学习，边学边构建可交付的项目。

开源的多智能体工作管理应用，用于编排、调度和治理自主 AI Agent，支持 Claude 及技能扩展，让团队像管理同事一样管理 Agent。

开源的长时程 SuperAgent 运行框架，借助沙箱、记忆、工具、技能、子代理和消息网关，自动完成从研究、编码到内容创作的分钟级到小时级复杂任务。

Kedro 是一个面向生产环境的数据科学工具箱，用软件工程最佳实践帮你搭建可复现、易维护、模块化的数据工程与数据科学流水线。

基于 Kubernetes 的云原生机器学习平台，把训练、流水线编排、模型服务和 Notebook 开发统一到容器化集群里，解决 MLOps 各环节割裂、难以规模化调度的问题。

给编码 Agent 用的运行时，用 Rust 实现，把 Claude Code、Codex 等命令行 Agent 统一调度和复用，省去自己搭编排层。

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。

基于多智能体模拟和知识图谱的群体智能预测引擎，可对舆情、金融走势等复杂社会系统做推演与预测。

用角色扮演的方式编排多个自主 AI 智能体协作完成复杂任务，让每个智能体各司其职、像团队一样配合干活。

用 8 个专家 Agent 组成一个统一的虚拟高管团队，对外呈现一致的高管人格，基于 FastAPI 和 Next.js 搭建，适合做多智能体协作与 RAG 决策辅助。

把 Playwright 浏览器自动化能力封装成 MCP 服务器，让 AI Agent 通过结构化接口操控网页、抓取页面内容，无需依赖截图识别。