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。

本地个人图书管理员 Agent，能解析电脑里的文档并建立向量索引，让你用自然语言问答检索文件、整理资料和记住重要信息。

自托管的大模型对话界面，兼容 Ollama、OpenAI API 等后端，内置 RAG 与 MCP 支持，让团队快速搭建私有 AI 聊天入口。

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。

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。

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。

给 AI Agent 用的实时知识图谱构建框架，把对话和文档里的实体关系抽出来存成图，让 Agent 检索时能拿到带结构的长期记忆。

把持续不断的内容流变成可搜索、可监控的知识库，支持持久化摄取、混合检索、告警，以及格式、模型和业务规则插件。

开源的 LLM 可观测性与评测平台，能追踪、调试和评估 RAG 与 Agent 应用，帮团队定位大模型链路中的问题。

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。

高性能 AI 流水线引擎，C++ 内核搭配 50+ 可扩展 Python 节点，支持多模型提供商、向量数据库和 Agent 编排，可在 IDE 中构建调试 LLM 工作流。

面向大模型微调、RAG 和评测的数据集制作工具，支持数据生成、清洗与导出，省去手工整理训练数据的麻烦。

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。

本地部署的 NotebookLM 替代品，AI 智能体能自动检索、改写和编辑你的文档，数据不出内网，适合对隐私敏感的研究场景。

给 ComfyUI 加装的 AI 助手节点，用 LLM Agent 和 RAG 帮你自动搭建、调试工作流，省去手动连节点的麻烦。

用 Rust 写的 OLTP 图数据库，跑在对象存储上，原生集成向量检索和全文搜索，适合给 RAG 应用做统一的数据底座。

把 PDF、图片、音视频等各种格式的数据统一解析成结构化文本，方便直接喂给 GenAI 框架和 RAG 流程使用。

基于 OpenSPG 引擎和大模型构建的逻辑推理与检索框架，用逻辑形式引导专业领域知识库做事实问答，解决传统 RAG 向量相似度检索在多跳推理上不可靠的问题。

用 LLM 从非结构化文本里自动抽取实体和关系，直接建成 Neo4j 知识图谱，省去手工建模和写 Cypher 的麻烦，适合做 GraphRAG 和知识库。

原生图数据库，用 Cypher 查询语言存储和遍历关联数据，适合做知识图谱、关系分析和 RAG 检索。

开源自托管的 Notebook LM 替代品，能上传资料让 AI 帮你整理笔记、生成摘要和问答，比原版更灵活、功能更多。

一行代码接入的 LLM 可观测性平台，能监控大模型调用、追踪成本与延迟，并支持评估和实验对比，方便排查线上问题。