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。

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。

每周更新的机器学习 Python 库排行榜，按类别和评分整理优质库，帮你快速找到 AutoML、深度学习、数据可视化等方向的趁手工具。

Python 网页抓取与浏览器自动化库，支持 Playwright、BeautifulSoup 和原始 HTTP，自带代理轮换，方便为 AI、LLM、RAG 稳定采集网页数据。

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。

一套社区维护的 zsh 配置管理框架，内置 300+ 插件和 140+ 主题，帮你快速搭好顺手的终端环境并自动更新。

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。

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。

Python 网页抓取框架，从单次请求到大规模爬取都能处理，内置 Playwright 支持，还提供 MCP 服务方便接入 AI 工作流。

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。

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。

统一加载和运行文本、视觉、音频、多模态的预训练模型，覆盖推理与训练，省去为每个模型重写代码的麻烦。

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。

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。

Python 的高层网页抓取框架，帮你快速写爬虫，自动处理请求调度、页面解析和数据提取，适合大规模采集任务。

用简洁的 Python API 构建复杂终端界面，同一套代码还能跑在浏览器里，适合做 TUI 和命令行应用。

面向人类友好的深度学习 API，用 Python 编写，可跑在 TensorFlow、JAX、PyTorch 上，帮开发者快速搭建和训练神经网络。

把 Claude、Cursor 等 AI 编程助手变成完整的视频制作工作室，内置 12 条制作流水线和 100+ 工具，覆盖从生成到剪辑的全流程。

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。

从零用 PyTorch 一步步实现类 ChatGPT 大语言模型，覆盖注意力机制、预训练、指令微调全流程，适合边跑代码边理解 LLM 内部原理。

用 Python 编排数据管道的工作流框架，带重试、调度和可观测性，让数据与 ML 流水线在生产环境稳定跑起来。

一套可复用的计算机视觉工具库，提供目标检测、实例分割、分类等任务的标注处理、指标计算与可视化组件，帮开发者省去重复造轮子的时间。

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。

一套覆盖 Linux、Kubernetes、AWS、Terraform 等主题的 DevOps 练习题与面试题库，帮运维和 SRE 系统刷题、准备面试。

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。

把 PyTorch、TensorFlow、JAX、NumPy 等框架的机器学习代码互相转换，省去为不同框架重写模型的麻烦。

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。

用 Python 构建自主 AI Agent 的框架，集成 MCP、RAG 和 computer-use 能力，支持 OpenAI、Claude 等模型，帮你快速搭建能自主完成任务的智能体。

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。

把 NumPy 风格的 Python 代码自动微分、向量化并 JIT 编译到 GPU/TPU，写起来像 NumPy，跑起来像高性能计算。

完全离线运行的 Python 多智能体框架，面向高监管团队和想在本地跑 AI 的人，不用联网也能搭建智能体。

Fast and flexible image augmentation library. Paper about the library: https://www.mdpi.com/2078-2489/11/2/125

飞桨核心框架，提供深度学习与机器学习的高性能单机及分布式训练能力，并支持跨平台部署，适合工业级模型开发。

开源手机智能体模型与框架，让 AI 直接操作手机界面完成点按、输入等任务，把「AI 手机」能力开放给所有人。

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。

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。

基于 Python 的通用自动化框架，用关键字驱动方式编写验收测试和 RPA 流程，让非程序员也能读懂和参与测试用例。

AI Code Completions

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。

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。