可视化搭建 Agentic 工作流和 RAG 流水线，支持多种大模型与工具，可云端或私有化部署，帮团队从原型直接走到生产。

为 AI Agent 提供可持久化的长期记忆层，让智能体和应用能跨会话记住上下文，开箱即用、面向生产环境。

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。

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。

收录 500 个跨行业 AI Agent 实际用例，覆盖医疗、金融、教育、零售等场景，并附开源实现链接，方便按行业找落地参考。

开源 LLM 应用编排框架，用模块化管道和智能体工作流显式控制检索、路由、记忆与生成，适合搭建 RAG、语义搜索和多模态对话系统。

微软出品的 21 节生成式 AI 入门课程，用 Jupyter Notebook 带你从零理解大模型、提示工程和 ChatGPT 应用开发。

Ship AI Agents to Google Cloud in minutes, not months. Production-ready templates with built…

开源多智能体编排框架，前身是 AutoGen，支持构建、协作和调度多个 LLM 智能体，并集成 MCP、A2A 等协议。

用自然语言描述就能搭建可上生产环境的智能体工作流，支持浏览器与计算机自动化，省去手写编排逻辑。

一个面向 LLM 的推理优化代理，通过 API 网关接入，自动套用思维链等推理策略来提升模型回答质量并降低调用成本。

一份生成式 AI 学习资源合集，涵盖学习路线图、实战项目、应用案例以及面试和编码准备，适合系统入门大模型与 Agent 开发。

开箱即用的开源 RAG 平台，内置引用溯源、深度研究和分区隔离，支持 22+ 文件格式与 MCP 服务，帮团队快速搭出可落地的检索增强应用。

用 Rust 写的高性能 RAG 与 LLM 应用框架，支持流式索引、检索和智能体编排，适合构建低延迟的检索增强生成服务。

面向 GenAI 应用的 Python 追踪框架，基于 OpenTelemetry 采集 LLM 调用与 Agent 执行链路，帮开发者定位问题、做可观测性。

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。

系统梳理生成式 AI 在自动驾驶全栈中的应用，覆盖感知、决策到仿真与 sim2real，帮研究者快速看清技术版图与关键挑战。

面向数据库的开源 MCP 服务器，让 AI 代理和 LLM 通过统一协议安全访问 BigQuery、ClickHouse、Elasticsearch 等多种数据源。

面向 AI 产品构建者的入门课程，教你用 Vibe Coding 方式借助 GPT、DeepSeek 等大模型和低代码工具快速做出产品。

基于 Kubernetes 的云原生机器学习平台，把训练、流水线编排、模型服务和 Notebook 开发统一到容器化集群里，解决 MLOps 各环节割裂、难以规模化调度的问题。

开源企业级 Agent 平台，把智能体、工作流、RAG 知识库和模型管理整合在一起，方便企业搭建、部署和运维 AI 应用。

面向 MLOps 与 LLM 工作流的可扩展平台，把数据管道、模型训练到 Agent 部署串成可复现流程，并统一追踪元数据与实验。

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。

给 AI 编码 Agent 做可观测与成本优化的基础设施，通过减少 token 消耗和算力占用，让同样的 Agent 花更少的钱干更多的活。

用 Java 以代码优先方式构建、评估和部署复杂 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。

用 TypeScript 以代码优先方式构建、评估和部署复杂 AI Agent 的开源工具包，让开发者对 Agent 行为保持灵活控制。

PHP 生态里的生成式 AI 开发框架，借鉴 LangChain 思路，把 OpenAI GPT-4、向量嵌入和 Agent 编排封装成 PHP 组件，方便 Laravel、Symfony 项目直接接入大模型能力。

在私有 GPU 桌面上批量运行 Claude、Codex、Gemini 和开源模型的 Agent 集群，用 Spec Coding 让每个智能体拥有独立加速环境。