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。

从零开始手把手教你构建 LLM 智能体的中文教程，覆盖 Agent 原理、RAG 等核心实践，适合入门与动手复现。

一个可随使用不断成长的 AI Agent 框架，支持接入 Claude、ChatGPT 等多种大模型，用于搭建和编排自主智能体。

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。

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。

一条命令行就能让 AI 智能体读取和搜索 Twitter、Reddit、YouTube、GitHub、B站、小红书等平台内容，不用付任何 API 费用。

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。

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。

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。

本地优先的 AI 智能体工作台，把文档、对话和工具整合成可私有部署的知识库与代理，数据留在自己机器上，不用租用云端智能服务。

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。

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。

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。

面向大语言模型的强化学习训练框架，支持分布式训练与智能体工作流，让开发者能低成本训练和调优推理模型。

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。

提供 277 个即插即用的 AI 专家角色定义，覆盖工程、设计、营销、金融等 20 个部门，兼容 Claude Code、Cursor、Copilot 等 20 种工具，并含 64 个中国市场原创智能体，配合编排器可让多位专家按 DAG 自动协作。

开源计算机使用智能体，能像人一样操作图形界面完成桌面任务，靠多模态大模型、规划与记忆实现自动化操作。

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。

给 AI Agent 做强化学习训练和调优的框架，把 Agent 的推理轨迹变成训练信号，让智能体越跑越强。

把 GitHub issue 直接丢给大模型，自动定位代码并生成修复补丁，还能用于安全攻防和竞赛编程。

一个能自我进化的 AI 智能体，从 3.3K 行种子代码长出技能树，实现全系统控制，token 消耗比常规方案低 6 倍。

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。

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。

Python SDK，用于监控 AI 智能体运行、追踪 LLM 调用成本并做基准评测，兼容 CrewAI、LangChain、AutoGen 等主流智能体框架。

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。

用小型专用模型搭建企业级 RAG 流水线的统一框架，覆盖文档解析、检索和智能体编排，适合在本地或私有环境部署。

开箱即用的个人 AI 助手，可本地或云端部署，接入多种聊天应用，并通过 MCP 与工具扩展能力。

用自然语言直接操控网页界面的 JavaScript 页面内 GUI 智能体，把浏览器自动化从写选择器变成说人话，适合做网页操作助手和自动化流程。

基于 Stream 边缘网络快速搭建语音与视觉智能体，可接入任意模型或视频源，实现超低延迟的实时多模态交互。

本地优先的 AI 智能体工作台，把编码、写作、设计、研究和自动化统一到一个运行时里，桌面 GUI 和终端 TUI 都能用。

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。

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。

Ruby 生态里统一接入 OpenAI、Anthropic、Gemini 等大模型与向量嵌入的 AI 开发框架，支持构建智能体和多模型编排。

用多环境任务系统评测大模型作为智能体的综合能力，覆盖操作系统、数据库、知识图谱等场景，方便横向对比不同模型的 agent 表现。

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。

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。

低代码构建多智能体大模型应用的框架，把模型微调、知识库、数据流程等环节封装成简单接口，让开发者少写胶水代码就能搭出复杂 Agent 系统。

轻量级 LLM Agent 开发框架，提供工具调用、流程编排等基础组件，帮开发者快速搭建基于大模型的智能体应用。

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。

用 LangGraph 搭建的模块化 Agentic RAG 教学项目，几分钟就能上手理解检索增强生成智能体的完整流程。