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。

用自然语言描述需求，就能让多个 LLM 智能体扮演产品经理、架构师、工程师等角色协作，自动产出需求文档、设计稿和代码。

在提示词里敲入 "mass ulw" 关键词，就能让 AI 编码助手自动编排多智能体工作流，把复杂开发任务拆解成可执行的图结构。

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。

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。

科大讯飞出品的商用级智能体工作流平台，用低代码方式编排多智能体与 MCP 工具链，帮企业快速搭建可落地的 SuperAgent 应用。

开源个人 AI 助手与 Agent Harness，能规划任务、调用工具和技能，靠记忆与知识自我进化，支持多智能体、多模型、多渠道，一行命令即可安装。

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。

面向 LLM 应用的多智能体开发框架，支持多模态、语音与实时交互，让智能体的构建、运行和调试过程可见、可理解、可信。

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。

开箱即用的终端 Agent 框架，自带 TUI 界面，支持 ReAct 与 Agent Team 多智能体协作，macOS/Linux 一条命令即可运行，无需预装或强依赖 Docker。

基于多模态大模型的 GUI 智能体家族，能看懂手机和电脑界面并自动点击操作，帮你完成跨 App 的自动化任务。

跨桌面和移动端调度成群的编码智能体，从分配任务一路盯到 PR 合并，兼容 Claude Code、Codex 等 35+ 种 agent。

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。

基于事件网格构建和运行 AI 智能体的全生命周期平台，内置会话、鉴权、评估与可观测性，支持多智能体协作和工具调用。

面向开发者的 LLM 多智能体框架，用 Python 快速搭建和编排多个智能体协作的应用。

面向A股的多人智能体投研框架，接入龙虎榜、游资、解禁等本地数据源，让7位AI分析师按A股规则辩论并给出风险评估。

给 OpenOPC 的智能体 DAG 运行时加一层零改造的人在回路适配器，让外部智能体执行流程中能插入人工审核与干预。

实时可视化 Claude Code 多智能体编排过程，能直观看到智能体如何思考、分支和协作，方便调试复杂 Agent 工作流。

开源多智能体协作平台，可把 AI 代理拉进 Slack、GitHub 等工作场景，像同事一样随叫随到并持续学习。

系统梳理 Agentic RAG 的综述项目，讲清如何用 LLM 智能体增强检索增强生成，覆盖反思、工具调用、多智能体等模式。

用武士幕府层级（将军→家老→足轻）组织 Claude Code 多智能体，借助 tmux 并行调度多个 AI 任务，让复杂工作自动拆解并同时推进。

一支自主 AI 智能体团队，能自动完成需求规划、写代码、跑测试并提交可上线的 PR，适合把开发流程交给多智能体协作。

自托管的终端 AI 编程助手，也是它背后的 Python 框架，基于 Pydantic AI 支持任意模型，提供工具调用、沙箱执行、多智能体协作和无限上下文。

本地自托管的多智能体投研终端，覆盖 A 股、港股、美股，推理和数据都在自己机器上跑，用 BYOK 接入模型，可作为腾讯 WorkBuddy 金融版的开源替代。

面向 LLM 与 Agent 场景的开源强化学习训练库，集成 GRPO、PPO、熵方法等算法，支持编码、GUI、多智能体等任务。

让 Claude Code、Codex 等编码智能体自动跑科研实验的开源框架，带评分、共享知识库和多智能体进化，省去手动调实验的重复劳动。

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。

把多智能体协作中积累的能力蒸馏进单个 LLM Agent，让一个模型就能跑出多智能体系统的效果，省去多路调用的开销。

给 OpenCode 用的多智能体编排插件，以架构师为中心做中心辐射式调度，把专家咨询、代码生成和 QA 审查串成一条开发流水线。

一个面向真实任务自动化的多智能体协作框架，通过优化工作流学习让多个 Agent 分工配合完成网页交互等复杂任务。

覆盖 LLM Agent 开发全流程的框架，从提示调优、微调到多智能体仿真都能一站式搞定，省去自己拼装各阶段工具链的麻烦。

多智能体框架，让多个大模型智能体通过角色扮演和对话自主协作，用于研究智能体规模化规律并构建协作式 AI 系统。

基于多智能体模拟和知识图谱的群体智能预测引擎，可对舆情、金融走势等复杂社会系统做推演与预测。

面向人文社科研究的多智能体系统，能自动完成文献综述、史料梳理等研究任务，适合历史、文学与计算社会科学场景。

本地优先的多智能体工作台，支持多智能体对话、编码和可视化工作流，桌面端和网页端都能用。

面向 Java 开发者的智能体 AI 框架，基于 Spring AI 构建，支持 ReAct 智能体、多智能体协作和基于图的工作流编排。

给 Claude Code 加一层多智能体编排，让多个 AI 代理按团队分工并行写代码，适合想把编码任务拆开并行跑的人。

Brigade 是一个 TypeScript 编写的自主智能体运行时，用来编排多智能体协作（AI crew），把个人 AI 助手做成企业级可靠的服务。

一套完全自主的 AI Agent 系统，能自动完成复杂的渗透测试任务，用多智能体编排把攻击性安全测试流程跑通。