一条命令行就能让 AI 智能体读取和搜索 Twitter、Reddit、YouTube、GitHub、B站、小红书等平台内容，不用付任何 API 费用。

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。

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。

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 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。

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。

把对话、文档和代码沉淀成聊天记忆、技能、LLM-Wiki、代码图谱四类可复用记忆资产，让多个 AI Agent 跨框架共享和治理长期记忆。

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。

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。

收录 500 个跨行业 AI Agent 实际用例，覆盖医疗、金融、教育、零售等场景，并附开源实现链接，方便按行业找落地参考。

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。

自托管的 TypeScript 智能体运行时，提供持久化审批和可验证的运行记录，让团队自己掌控、审批并审计 AI 智能体的每次执行。

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。

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。

本地优先的 AI 智能体工作台，把编码、写作、设计、研究和自动化统一到一个运行时里，桌面 GUI 和终端 TUI 都能用。

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。

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。

提供 277 个即插即用的 AI 专家角色定义，覆盖工程、设计、营销、金融等 20 个部门，兼容 Claude Code、Cursor、Copilot 等 20 种工具，并含 64 个中国市场原创智能体，配合编排器可让多位专家按 DAG 自动协作。

用 Python 和 TypeScript 搭建生产级 AI 智能体运行框架，端到端掌控智能体行为，兼容任意模型和云平台。

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。

一个能自我进化的 AI 智能体，从 3.3K 行种子代码长出技能树，实现全系统控制，token 消耗比常规方案低 6 倍。

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。

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。

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。

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。

从零手写一个极简 Claude Code 式 agent harness，用 Bash 就能跑，适合想搞懂 AI 编程助手内部原理的人边看边练。

把代码库连同文档、SQL schema、配置和 PDF 一起解析成可查询的知识图谱，供 Claude Code、Cursor 等编码 Agent 做代码检索，全程本地 AST 解析、不依赖向量库。

一个用 Rust 写的单文件 CLI 代理，在跑常见开发命令时把 LLM token 消耗砍掉 60-90%，帮编码 Agent 省成本。

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。

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。

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。

把 Gemini 直接搬进终端的开源 AI 智能体，在命令行里就能对话、调用 MCP 服务并完成编码任务。

阿里开源的 Java 在线诊断工具，无需重启服务就能排查 JVM 问题，支持方法调用追踪、类加载分析和线上故障定位。

把自主编码智能体做成 SDK、IDE 插件和命令行助手三种形态，让开发者能在编辑器或终端里直接调用 AI 完成写代码、改代码等任务。

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。

Model Context Protocol 官方参考服务器集合，提供文件系统、Git、数据库等现成 MCP 服务实现，让 AI Agent 快速接入外部工具和数据源。

一个把 QQ、Discord 等聊天平台与大模型、插件和 MCP 能力串起来的 AI Agent 开发框架，能快速搭建多平台聊天机器人和智能助手。

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。

本地优先的代码智能图谱，为 MCP 和 CLI 构建持久化代码库地图，让 AI 编码工具只读取相关部分，显著减少代码审查和大仓库场景的上下文消耗。