一个高性能 AI 网关，用统一 API 把请求路由到 1600+ 大模型，并内置 50+ 安全护栏，省去多模型接入和内容风控的重复开发。

面向 LLM 推理的可编程语义路由层，按请求语义把流量分发到不同模型和算力，并内置护栏与 K8s 集成。

面向智能体应用的 AI 原生代理服务器和数据平面，提供 LLM 智能路由、可观测性、编排与护栏，让开发者专注核心逻辑。

统一调用 100+ 家 LLM API 的 AI 网关，用 OpenAI 格式或原生格式接入，自带成本追踪、限流护栏、负载均衡和日志。

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。

一套端到端的代码实战教程，教你从原型一步步搭出可上线的 GenAI Agent，覆盖 LangGraph、MCP 等主流技术栈与企业级部署。

面向生产环境的多智能体编排框架，把 Claude、OpenAI 等模型和 Agent 技能统一管理起来，支持人工介入，让自主智能体真正能上线跑业务。

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。

给 AI Agent 运行框架加上可观测与策略执行层，记录每次运行轨迹，并实时拦截违规行为，提升运行时可靠性。

企业级 AI 平台，内置护栏、MCP 注册中心、网关和编排器，帮团队安全统一地接入和管理各类大模型与 Agent。

给 AI 驱动的云和 Kubernetes 运维加上安全护栏，防止自动化操作越权或误改生产环境，适合在 MLOps 和 DevOps 流程中做安全管控。

端到端的 LLM 与 AI Agent 评测与可观测平台，集追踪、评测、模拟、数据集、网关和护栏于一体，支持自托管，帮团队定位幻觉并持续优化 Agent 应用。

面向企业的开源通用智能体运行框架，能在网页和 API 上执行复杂任务，支持 OpenAPI/MCP 集成、可组合架构和策略感知的护栏机制。

Go 编写的高性能 AI 网关，统一接入 30+ 家 LLM 服务商，内置缓存、护栏、A/B 测试和成本控制，可替代 LiteLLM 与 Kong AI Gateway。

用 Rust 写的开源 AI 网关，把 OpenAI、Anthropic、Gemini、Bedrock 等模型统一到一个 OpenAI 兼容接口，顺带做路由、护栏、缓存、限流和可观测性。