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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

把超级智能体加进团队日常用的聊天里，让它们自主接活、持续进化，帮你和团队分担任务。

用多个 LLM 智能体分工协作模拟金融交易决策，把研究、分析、下单等环节拆给不同角色，适合做量化交易策略的智能体实验。

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。

从零手写实现 AI 工程核心组件的实战课程，覆盖智能体、大模型、计算机视觉与深度学习，边学边构建可交付的项目。

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。

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。

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。

轻量级开源个人 AI 助手，支持本地 LLM、MCP 协议和多智能体协作，可接入 Discord 等聊天平台做日常自动化。

面向 Agent 与生成式 UI 的前端技术栈，支持 React、Angular、移动端和 Slack，让开发者快速把 AI 助手嵌入应用界面。

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。

提供 1000+ 工具包、工具检索、上下文管理、鉴权和沙箱工作台，帮开发者快速搭建能把意图变成行动的 AI Agent。

用 Python 以代码优先的方式构建、评测和部署复杂 AI Agent 的开源工具包，让开发者对 Agent 行为有更强的灵活性和控制力。

用 Rust 写的开源 Agent 操作系统，为 AI Agent 提供统一的运行与编排环境，支持 MCP 协议和 LLM 接入。

面向 CI/CD 可靠性的开源智能体，接入 Datadog、Grafana、GitLab CI 等可观测性数据，自动定位流水线故障并给出修复建议。

把 LLM 变成能自主写代码的智能体，提供 Agent Harness、循环工程和多智能体编排，让编码任务自动拆解执行。

面向生产环境的多智能体编排框架，把 Claude、OpenAI 等模型和 Agent 技能统一管理起来，支持人工介入，让自主智能体真正能上线跑业务。

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 MLOps 与 LLM 工作流的可扩展平台，把数据管道、模型训练到 Agent 部署串成可复现流程，并统一追踪元数据与实验。

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。

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。