一个自主 AI Agent 框架，能在 Linux 环境中自行规划任务、调用工具并持续执行，适合搭建可自主行动的智能助手。
基于大模型的软件工程智能体，能自动完成编码、调试、重构等通用开发任务，把自然语言需求直接转成可执行代码改动。
终端里的开源编码智能体，能读懂仓库、规划多步改动、写改文件、跑命令和测试，并循环迭代直到任务完成。
基于 Agently 框架搭建的每日新闻自动采集工作流示例，用 LLM Agent 完成搜索与汇总，适合参考如何编排多步 Agent 应用。
用 GRPO 强化学习给多步 Agent 做在线训练，让 Qwen、Llama 等模型在真实任务里边干边学，提升实际表现。
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。
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。
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。
面向 AI 应用的文档处理与 RAG 框架，把私有数据接入大模型，支持构建检索增强、智能体和多智能体应用。
用状态图编排有状态、可容错的 LLM Agent 工作流，支持循环、分支和人工介入，适合构建生产级多步智能体。
把 Claude Code、Codex、Gemini CLI 等 20 多种命令行 AI 代理统一到一个可长期在线的协作界面里，支持自定义助手并组队干活。
用 TypeScript 写的浏览器 Agent SDK，让 AI 能操作网页、抓取任意站点数据，支持 Playwright、CDP 和云端浏览器。
用 Rust 写的终端编码 Agent，可接入任意模型提供商，在命令行里直接完成代码编写与多 Agent 编排任务。
把任意网站变成命令行工具，让 AI Agent 复用你已登录的浏览器会话执行网页操作，省去重复登录和手动点击。
通义开源深度研究智能体，能自主规划多步检索、浏览网页并整合信息，产出带引用的研究报告，适合做调研问答和资料汇总。
用 TypeScript 编写和部署持久化 AI Agent 与后台工作流，自带调度、重试和编排能力，无需自己搭建任务队列和基础设施。
给 AI 编码 Agent 用的持久化 Markdown 计划工具，能在 /clear 或上下文压缩后恢复会话，并逐轮重新注入计划以防上下文腐化。
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。
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。
开箱即用的开源 AI 对话平台，支持接入任意 LLM，内置 RAG 与企业级搜索，适合团队自建带知识库的聊天助手。
自托管的多用户、多智能体 AI 助手，支持长期记忆和本地优先部署，适合团队搭建自己的智能助理服务。
开源的 RAG 文档问答工具，上传文档后即可用大模型对话检索，快速搭建私有知识库问答。
开源的 AI 编码代理，通过多步 Superpowers 和智能模型路由把编码速度提升最多 20 倍，支持自带密钥和完全自托管。
开箱即用的企业级视觉 RAG 与多步 Agent 编排平台，能直接解析文档并构建知识库，省去从零搭建智能系统的麻烦。
面向智能体和 LLM 应用的编排框架，把 RAG、工具调用和多步推理流程串起来，方便搭建和运维生成式 AI 应用。