统一调用 100+ 家 LLM API 的 AI 网关，用 OpenAI 格式或原生格式接入，自带成本追踪、限流护栏、负载均衡和日志。

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。

把任意 LLM（Claude、Gemini、Grok、DeepSeek、Ollama 等）统一代理给 Codex CLI、App、SDK 和 Claude Code 使用，省去为每个模型单独适配的麻烦。

开源本地 AI 推理引擎，无需 GPU 即可在任意硬件上跑 LLM、视觉、语音和图像生成模型，提供兼容 OpenAI 的 API。

开源可扩展的 AI 智能体，不止于代码补全，能接入任意 LLM 完成安装、执行、编辑和测试等任务。

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。

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。

给大模型智能体加上持久记忆和状态管理，让 Agent 能跨会话记住信息、持续学习并自我改进。

开源 AI 工程平台，覆盖智能体、大模型和传统机器学习，帮团队调试、评估、监控和优化生产级 AI 应用，同时控制成本并管理模型与数据访问权限。

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。

为 AI Agent 提供安全隔离的云端沙箱环境，内置真实工具和代码解释器，让 Agent 能安全执行代码、操作文件而不影响宿主系统。

自动审查 Pull Request 的 AI 代码审查工具，接入 OpenAI、Anthropic、Ollama 等模型，在 PR 提交时生成评审意见、改进建议和摘要。

开源平台，用于构建和部署基于 GPT/LLM 的对话式 Agent，集成提示词编排、工具调用与多渠道发布，省去从零搭建对话机器人的重复工作。

用 Rust 写的轻量级自主 AI 个人助理基础设施，跨操作系统和平台部署，组件可自由替换。

云原生 API 网关，基于 LuaJIT 提供高性能路由、负载均衡和 Kubernetes Ingress，并支持 AI 网关场景，适合统一管理微服务与 AI 流量。

用 LLM 从非结构化文本中抽取结构化信息，并给出精确的原文出处定位和交互式可视化，方便核对抽取结果。

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。

汇集提示工程、上下文工程、RAG 与 AI Agent 的指南、论文、课程和 Notebook，帮开发者系统学习和实践大模型应用开发。