用于评测大语言模型及 LLM 系统的框架，同时提供开源基准测试注册表，方便对比不同模型和系统的表现。
持续更新的中文大模型能力评测榜单，已收录374个商用与开源模型，并提供超200万条缺陷库，方便研究者横向对比模型表现、定位问题并改进。
一个 Python 的 LLM 评测框架，提供开箱即用的评估指标，帮你在开发和上线前系统检验大模型输出质量。
用 Markdown 写一次 AI 编码助手的插件、技能和命令，再由生成器适配 Claude Code、Codex CLI、Cursor 等各家工具，省去重复维护。
基于多模态大模型的 GUI 智能体家族，能看懂手机和电脑界面并自动点击操作，帮你完成跨 App 的自动化任务。
把 GitHub issue 直接丢给大模型，自动定位代码并生成修复补丁，还能用于安全攻防和竞赛编程。
Python SDK，用于监控 AI 智能体运行、追踪 LLM 调用成本并做基准评测，兼容 CrewAI、LangChain、AutoGen 等主流智能体框架。
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。
一份面向 AI Agent 开发与大模型求职的系统指南，覆盖上下文工程、高级 RAG、MCP、Agentic RL 和 LangGraph 实战，并附 1.2 万+ 面试题。
开源计算机使用智能体，能像人一样操作图形界面完成桌面任务，靠多模态大模型、规划与记忆实现自动化操作。
用 LLM 智能体自动完成数据挖掘、模型训练等研发流程，让 AI 驱动数据驱动的 AI 开发。
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。
用声明式配置对提示词、Agent 和 RAG 做自动化评测与红队渗透测试，支持多模型横向对比，可接入命令行和 CI/CD。
开源 LLM 应用可观测与评估平台，能追踪调用链路、跑评测实验，帮团队定位问题并持续优化提示词和模型效果。
开源的 LLM 可观测性与评测平台，能追踪、调试和评估 RAG 与 Agent 应用，帮团队定位大模型链路中的问题。
一站式搞定 Qwen、Gemma 等开源大模型和多模态模型的微调（SFT/RL）、评测与部署，零代码也能上手。
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。
把 Git 的版本控制能力搬到数据库上，支持分支、合并、克隆和 diff，适合需要追踪数据变更、给 AI Agent 做可回溯记忆存储的场景。
面向大语言模型的强化学习训练框架，支持分布式训练与智能体工作流，让开发者能低成本训练和调优推理模型。
整理 2026 年机场（代理订阅）推荐清单，汇总低价、按量计费、不限时等各类 Clash/V2ray 节点服务，并附评测与避坑提示。
面向 AI 平台团队的开源 Agent 可观测与评测平台，能追踪、测试、路由并治理公司内每个 Agent 和编码助手。
用真实 GitHub issue 评测语言模型能否自动修复代码缺陷的基准测试集，为代码智能体能力提供可复现的量化对比。
面向 LLM 应用的自动化评测工具，用合成测试集和多种指标量化 RAG 与生成效果，帮你在上线前发现质量问题。
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。
面向 AI Agent 全生命周期的优化平台，覆盖开发调试、效果评估到线上监控，帮团队把 Agent 从能跑打磨到稳定可用。
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。
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。
给编码 Agent 用的代理和技能，让模型用「原始人式」极简表达回答，砍掉约 65% 的 token 消耗。
面向 Kimi、GLM、DeepSeek、Qwen 等开放权重模型的编码 Agent，用 Rust 实现，让这些模型也能在终端里自主写代码、执行任务。
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。
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。
开源的 Python 库，让大模型直接操控浏览器完成点击、填表、抓取等网页任务，省去手写 Playwright 脚本的麻烦。
把 AI 研究与工程技能打包成可复用模块，接入 Claude Code、Codex、Gemini 等编码代理后即可获得完整科研能力。
开源的 LLM Agent 评测与测试库，能自动扫描模型和智能体的安全、公平性、幻觉等风险，帮团队在上线前发现并修复问题。
在工具输出、日志、文件和 RAG 片段进入 LLM 前先做压缩，编码 Agent 省约 20% token，JSON 省 60-95%，答案不变。提供库、代理和 MCP 服务器三种用法。
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。
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 Agent 的自进化上下文数据库，把 Agent 记忆、知识 RAG 和技能统一管理，解决多来源上下文分散、难以持续演进的问题。
面向 RAG 的文档索引方案，不依赖向量数据库，用推理方式定位和检索文档内容，适合构建 Agent 式检索流程。