在 Kubernetes 上编排容器化工作流和 DAG 的引擎，把多步骤批处理、数据处理和 CI/CD 流水线声明成 YAML 跑在集群里。

可视化搭建 Agentic 工作流和 RAG 流水线，支持多种大模型与工具，可云端或私有化部署，帮团队从原型直接走到生产。

可视化搭建工作流并支持自定义代码的自动化平台，内置 AI 能力，提供 400+ 集成，可自托管或上云，用来把各类 API 和数据流串起来。

DeepSeek 开源的 Agent 编排框架，把模型、工具、记忆等所有能力都做成可插拔插件，方便按需拼装和扩展智能体。

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。

输入一个主题或关键词，就能自动完成文案生成、素材匹配、配音字幕和视频合成，一键产出高清短视频，省去手工剪辑的麻烦。

终端里的智能编码助手，能理解你的代码库，用自然语言帮你执行日常任务、解释复杂代码、处理 git 工作流，让写代码更快。

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。

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。

基于节点图的扩散模型图形界面与后端，支持本地快速推理和 API 调用，方便搭建和调试图像生成工作流。

多智能体编排框架，支持部署多人协作的智能体集群、协调自主工作流，并内置自适应记忆、向量 RAG 与 Claude Code 等编码代理的原生集成。

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。

把 Claude Code 从随手写代码的「氛围编程」升级为可控的智能体工程实践，汇总提示词、工作流和最佳实践，让 AI 编码代理更稳定可靠。

用 Python 代码定义、调度和监控数据工作流，把 ETL/ELT 管道写成 DAG，告别手写 cron 和脚本拼接。

在本地直接跑 GitHub Actions 工作流，不用每次改完都推到远端等 CI，调试 workflow 和排查失败步骤快很多。

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。

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。

微软开源的多智能体编程框架，让开发者用对话编排多个 LLM Agent 协作完成复杂任务，支持自定义角色与工具调用。

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。

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。

把 Claude、Cursor 等 AI 编程助手变成完整视频制作工作室，内置 12 条制作流水线和 100+ 工具，覆盖脚本、配音、图像生成到剪辑全流程。

本地优先的 AI 智能体工作台，把文档、对话和工具整合成可私有部署的知识库与代理，数据留在自己机器上，不用租用云端智能服务。

用 YAML 文件定义多容器应用，一条命令就能把整套服务编排起来跑，省去逐个 docker run 的麻烦。

企业级 AI 低代码平台，权限、多租户、工作流、报表、大屏、AI 知识库等通用能力开箱即用，AI 只需生成业务差异部分，一句话即可生成完整系统。

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。

用声明式 YAML 编排数据管道、基础设施、业务流程和 AI Agent 的开源控制平面，事件驱动、支持任意语言、可 Git 版本化，能扛住百万级执行。

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。

用 Python 编排数据管道的工作流框架，带重试、调度和可观测性，让数据与 ML 流水线在生产环境稳定跑起来。

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。

把 Claude Code 改造成一支完整的游戏开发团队，内置 49 个 AI 角色和 72 个工作流技能，按真实工作室层级分工协作，帮独立开发者从设计到实现跑通全流程。

可视化协作工作台，用来搭建、部署和监控 AI 智能体与工作流，低代码拖拽即可完成，适合团队协作开发自动化流程。

用 Python 搭建自主 AI Agent 的平台，把多智能体编排、工具调用和任务执行打包成开箱即用的组件，省去从零搭框架的麻烦。

给 Claude Code 加一层多智能体编排，让多个 AI 代理按团队分工并行写代码，适合想把编码任务拆开并行跑的人。

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。

用 TypeScript 快速搭建 AI 应用和智能体的现代框架，内置工作流、对话机器人和评测能力，省去自己拼装 LLM 调用链的麻烦。

基于大模型的知识库问答平台，开箱即用数据处理、RAG 检索和可视化 AI 工作流编排，无需复杂配置即可搭建复杂问答系统。

开源 LLM 应用编排框架，用模块化管道和智能体工作流显式控制检索、路由、记忆与生成，适合搭建 RAG、语义搜索和多模态对话系统。

把 PDF、Office 等复杂文档转成 LLM 可直接用的 Markdown/JSON，内置版面分析和 OCR，专为 RAG 与 Agent 工作流准备语料。

开源的无代码 AI 工作流自动化平台，内置约 400 个 MCP 服务器，让 AI Agent 能直接调用各类外部服务，可替代 n8n 搭建自动化流程。

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。