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。

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 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。

给编码智能体用的开源插件，让 Claude Code、Codex 等代理参与软件设计与代码评审，把上下文工程落到实际开发流程里。

面向手机等消费级设备的 LLM 推理引擎，用 2bit 量化和手写内核把大模型塞进端侧运行，主打低显存、跨 Android/iOS 的 ARM 部署。

为 AI Agent 提供可扩展、可互操作的通用记忆层，统一存储与检索状态，简化自主系统的上下文管理。

面向 AI Agent 的轻量可扩展知识库，让多个 Agent 共享的上下文保持最新且可检查，解决 Agent 记忆与知识管理问题。

给 LLM 应用提供记忆与信息检索能力的服务端，用 Rust 实现，帮你在对话中持久化上下文并做检索，省去自己搭记忆层。

把团队知识和代码图谱以文件形式存进 Git 仓库，让工程师和 AI 编码助手共享同一份上下文记忆，避免重复解释项目背景。

给 AI 编程助手用的个人上下文库，复用 Codex、Claude、OpenCode 等现有 CLI，把项目知识捕获、检索并在不同 agent 和仓库间复用。

用 Rust 实现代码图谱 RAG，靠 AST 和 FastML 快速解析代码，后端接 SurrealDB，并通过 MCP 提供智能体代码分析工具，帮编码 Agent 高效管理上下文。

天枢是一个终端编程智能体，通过认知执行环境（CVM）把目标、状态、证据和权限从对话历史中外部化，让模型稳定交付、验证闭环，并针对 DeepSeek V4 深度优化。

一个给 AI 编程代理套上纪律约束的调度框架，用五种模式从练习到季后赛逐级加压，专治 AI 过度设计、代码臃肿，逼它输出干净利落的实现。