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。

用 Jupyter Notebook 逐个演示 RAG 系统的进阶技巧，从嵌入、检索到重排都有可运行教程，适合动手搭建和优化检索增强生成流程。

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。

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。

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。

Build AI Agents, Visually

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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 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。

输入一个主题，就能自动联网检索并生成带引用的长篇调研报告，省去人工查资料和整理成文的时间。

…e Text-to-SQL Generation via LLMs using Agentic Retrieval 🔄.

把原始文档变成可查询的 RAG、自主推理 Agent 和自维护 Wiki 的开源 LLM 知识平台，适合搭建企业知识库与智能问答。

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。

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。

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。

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。

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。

用 Python 写的开源深度研究工具，能对私有数据做推理式检索，替代闭源深度研究方案，支持接入 Milvus 和多种大模型。

面向 AI Agent 的多模态数据运行时，提供无服务器 Postgres 与数据湖，支持大规模检索和模型训练。

一套端到端的代码实战教程，教你从原型一步步搭出可上线的 GenAI Agent，覆盖 LangGraph、MCP 等主流技术栈与企业级部署。

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。

给 AI Agent 提供可移植的长期记忆层，本地优先、Markdown 原生、用户自持，跨应用和工具持续演化。

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。

零代码自动生成生产级 AI Agent 的平台，用统一工具、技能、记忆和编排，配合内置约束与反馈回路，让 Agent 稳定可控。

一份免费的 AI 与 LLM 学习路线合集，把从深度学习基础到 RAG、Agent、提示工程的资料串成体系，适合想系统入门或补课的人按图索骥。

给 Claude Code 等编码 Agent 提供代码搜索能力的 MCP 服务，把整个代码库变成可检索的上下文，让 Agent 按需找到相关代码而不是靠猜。

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。

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。

Google 开源的智能体应用开发框架，支持 JavaScript、Go、Dart 和 Python，内置 LLM 调用、多模态、RAG 与向量检索能力，帮开发者快速搭建生产级 AI 应用。

面向 LLM、RAG 和真实 AI Agent 应用的深度教程合集，用 Jupyter Notebook 带你从原理到落地跑通完整案例。

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。

给 AI Agent 提供持久化记忆的基础设施层，把对话和执行过程转成结构化状态，兼容任意 LLM，可直接接入现有数据设施，支持云上和本地部署。

把多家大模型、AI Agent 和 MCP 工具整合到一个桌面工作台里，方便日常对话、调用工具和提升生产力。

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。

给 LLM 和 AI Agent 用的自进化记忆操作系统，提供超持久记忆、混合检索和跨任务技能复用，还能省下约 35% 的 token。