从零开始手把手教你构建 LLM 智能体的中文教程，覆盖 Agent 原理、RAG 等核心实践，适合入门与动手复现。

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。

微软出品的 18 节入门课程，用 Jupyter Notebook 手把手教你搭建 AI Agent，覆盖 AutoGen、Semantic Kernel、Foundry 等主流框架与 Agentic RAG 实践。

50 多个生成式 AI Agent 教程与实现，从基础对话机器人到复杂多智能体系统，帮你快速上手并复现各类 Agent 技术方案。

面向 Agent 应用的 Python 可观测性 SDK，支持对 Agent、LLM 和工具调用做追踪、调试与评测，自带可自托管面板，用时间线和执行图看清多智能体系统的运行过程。

一套构建生产级 LLM 智能体应用的 12 条工程原则，帮团队把原型打磨成能真正交付给客户的可靠系统。

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。

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。

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。

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。

面向 AI 智能体的网页抓取与数据提取爬虫，把网页转成干净的 Markdown 喂给 LLM 和 RAG 流程，支持自托管。

基于多智能体与 RAG 的个性化 AI 导师，能长期跟踪学习进度、按个人情况调整教学内容，适合搭建交互式学习与深度研究场景。

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。

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。

面向企业私有化部署的 AI 平台，可搭建智能体、助手和文档检索问答，支持多模型接入、深度研究与 API 连接。

可私有部署的多租户知识智能体平台，把 RAG、知识图谱、多智能体编排、MCP/Skills 和沙盒权限管理整合在一起，适合企业自建知识问答与智能体应用。

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。

开源企业级智能体平台，可快速搭建基于知识库的问答助手和 Agent，支持接入 DeepSeek、Llama 等大模型与 MCP 工具。

为 AI Agent 提供可持久化的长期记忆层，让智能体和应用能跨会话记住上下文，开箱即用、面向生产环境。

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。

开源智能体操作系统，用 TypeScript 搭建可自主运行的多平台 AI 代理，支持插件扩展、RAG 检索和 Discord 等聊天渠道接入。

基于大模型和 RAG 的 AI 问答搜索引擎，接入 SearXNG 检索后生成带引用的答案，适合自建类似 Perplexica 的智能搜索服务。

可自托管的个人 AI 第二大脑，能从网页和本地文档中检索答案，支持自定义智能体、定时自动化和深度研究，兼容多种在线或本地大模型。

面向长周期智能体的增量数据索引引擎，用 Rust 实现，支持变更数据捕获和 ETL，让代码库与数据源持续保持可查询的最新状态。

一站式可视化 AI Agent 开发平台，用拖拽式工具完成智能体的创建、调试和部署，大幅降低搭建聊天机器人与多模态应用的门槛。

本地部署的 NotebookLM 替代品，AI 智能体能自动检索、改写和编辑你的文档，数据不出内网，适合对隐私敏感的研究场景。

用小型专用模型搭建企业级 RAG 流水线的统一框架，覆盖文档解析、检索和智能体编排，适合在本地或私有环境部署。

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。

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。

一站式语义搜索与 LLM 编排框架，把向量检索、RAG 和智能体工作流整合在一起，用 Python 就能搭建基于语言模型的应用。

面向 AI 智能体的图原生上下文基础设施，用上下文图谱管理记忆与决策依据，让 AI 系统的行为可追溯、可问责。

开源的向量数据库，专门给 AI 应用做检索基础设施，支持 RAG、语义搜索和智能体记忆存储，底层用 Rust 重写后性能更强。

基于 Langchain 和 ChatGLM、Qwen、Llama 等本地大模型搭建的知识库问答应用，支持 RAG 检索增强与 Agent 能力，可离线部署私有文档问答系统。

给 AI Agent 提供持久化长期记忆的开源平台，用小型模型即可免费搭建，解决智能体跨会话记不住上下文的问题。

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。

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。

基于大模型和 Agent 的数据库智能助手，用自然语言直接查询和分析数据库，支持 RAG 与私有化部署，方便搭建 AI+Data 应用。

用 Python 构建自主 AI Agent 的框架，集成 MCP、RAG 和 computer-use 能力，支持 OpenAI、Claude 等模型，帮你快速搭建能自主完成任务的智能体。

完全离线运行的 Python 多智能体框架，面向高监管团队和想在本地跑 AI 的人，不用联网也能搭建智能体。

ConardLi 开源的 Agent 技能合集，涵盖网页设计、知识检索和图像生成等能力，可直接接入 Claude 等智能体使用。