高性能大模型与多模态模型推理服务框架，通过优化注意力机制和调度策略提升吞吐与延迟表现，支持 Llama、DeepSeek、MoE 等主流模型部署。

老牌开源 OCR 引擎，用 LSTM 识别图片中的文字，支持上百种语言，适合做文档扫描和文本提取。

把 PDF、DOCX、HTML 等文档解析成结构化 Markdown 或 JSON，方便喂给大模型和 RAG 流程。

开源的 Python 库，让大模型直接操控浏览器完成点击、填表、抓取等网页任务，省去手写 Playwright 脚本的麻烦。

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。

Python 终端富文本渲染库，能在命令行里输出彩色文字、表格、进度条、Markdown 和语法高亮，让终端界面更好看、更好读。

用 Python 以代码优先的方式构建、评测和部署复杂 AI Agent 的开源工具包，让开发者对 Agent 行为有更强的灵活性和控制力。

一套构建生产级 LLM 智能体应用的 12 条工程原则，帮团队把原型打磨成能真正交付给客户的可靠系统。

经典网络扫描与主机发现工具，支持端口探测、服务识别、操作系统指纹和脚本扩展，常用于安全审计与网络资产盘点。

基于 TypeScript 的开源 AI Agent 框架与工程平台，帮开发者快速搭建、编排和观测 LLM 智能体应用。

用 Python 和 TypeScript 搭建生产级 AI 智能体运行框架，端到端掌控智能体行为，兼容任意模型和云平台。

一条命令搞定 Google Workspace 全家桶：Drive、Gmail、日历、表格、文档、Chat、Admin 都能从命令行操作，接口按 Discovery Service 动态生成，还内置 AI agent 技能。

全栈 MCP 开发框架，用来给 ChatGPT、Claude 做 MCP 应用，也能给 AI Agent 搭 MCP 服务端，省去自己拼协议和客户端。

基于 MCP 协议的 Exa 搜索服务，让 AI 助手直接调用网页搜索与爬取能力，为 Agent 提供实时联网检索。

把自然语言提示词编译成结构化输出的提示工程工具，支持 GPT 等模型，并提供提示词版本管理，省去手写解析逻辑。

Google 开源的智能体应用开发框架，支持 JavaScript、Go、Dart 和 Python，内置 LLM 调用、多模态、RAG 与向量检索能力，帮开发者快速搭建生产级 AI 应用。

用 Python 和 TypeScript 统一调用各家大模型，把提示词、工具调用和结构化输出封装成轻量模块，避免被重型框架绑死。

基于 llama.cpp 的 LLM 智能体框架，支持对话、结构化函数调用和结构化输出，即使模型未针对 JSON 或函数调用微调也能用。

给 DeepSeek、GLM 等纯文本编码助手外挂视觉能力的插件，粘贴图片即可输出包含 OCR、版面和语义的结构化 JSON 证据。

提供各行业专用的 Pydantic schema 集合，让视觉语言模型按统一结构输出 JSON，省去手写解析和字段对齐的麻烦。

一套不依赖框架的 Colab 实战笔记本，覆盖模型 API、结构化输出、工具调用、RAG、评测、Agent 循环、LoRA 微调与提示注入防护，帮 AI 工程师和 FDE 快速上手真实技能。