关键词：Agent 框架
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DeepSeek 开源的 Agent 编排框架，把模型、工具、记忆等所有能力都做成可插拔插件，方便按需拼装和扩展智能体。
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。
开源的长时程 SuperAgent 运行框架，借助沙箱、记忆、工具、技能、子代理和消息网关，自动完成从研究、编码到内容创作的分钟级到小时级复杂任务。
从零手写一个极简 Claude Code 式 agent harness，用 Bash 就能跑，适合想搞懂 AI 编程助手内部原理的人边看边练。
用角色扮演的方式编排多个自主 AI 智能体协作完成复杂任务，让每个智能体各司其职、像团队一样配合干活。
把多家大模型、AI Agent 和 MCP 工具整合到一个桌面工作台里，方便日常对话、调用工具和提升生产力。
一个把 QQ、Discord 等聊天平台与大模型、插件和 MCP 能力串起来的 AI Agent 开发框架，能快速搭建多平台聊天机器人和智能助手。
用 Python 搭建自主 AI Agent 的平台，把多智能体编排、工具调用和任务执行打包成开箱即用的组件，省去从零搭框架的麻烦。
面向 RAG 的文档索引方案，不依赖向量数据库，用推理方式定位和检索文档内容，适合构建 Agent 式检索流程。
用 Rust 写的轻量级自主 AI 个人助理基础设施，跨操作系统和平台部署，组件可自由替换。
轻量级容器化 AI 助手，可接入 WhatsApp、Telegram、Slack 等聊天工具，自带记忆和定时任务，基于 Anthropic Agents SDK 运行。
一份收录自主 AI Agent 项目的精选清单，涵盖 AutoGPT、BabyAGI、GPT-Engineer 等，方便快速了解并挑选可用的智能体方案。
开源手机智能体模型与框架，让 AI 直接操作手机界面完成点按、输入等任务，把「AI 手机」能力开放给所有人。
从零开始讲解 Harness 工程的入门教程，带你一步步搭建 AI Agent 的编排框架，理解 agentic 系统的核心机制。
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。
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。
Hermes Agent 的网页端界面，让你在电脑或手机上直接操作 AI 智能体，省去命令行配置的麻烦。
用 Rust 写的开源 Agent 操作系统，为 AI Agent 提供统一的运行与编排环境，支持 MCP 协议和 LLM 接入。
DeepSeek Harness 的桌面客户端，把 Agent 编排与运行环境搬到本地图形界面，方便在桌面上直接配置和驱动 DeepSeek 智能体。
用三省六部制组织 9 个专职 AI Agent 协同干活，带实时看板和完整审计日志，解决多智能体编排混乱、过程不可见的问题。
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。
自动审查 Pull Request 的 AI 代码审查工具，接入 OpenAI、Anthropic、Ollama 等模型，在 PR 提交时生成评审意见、改进建议和摘要。
开源平台，用于构建和部署基于 GPT/LLM 的对话式 Agent，集成提示词编排、工具调用与多渠道发布，省去从零搭建对话机器人的重复工作。
给 LLM 和 AI Agent 用的自进化记忆操作系统，提供超持久记忆、混合检索和跨任务技能复用，还能省下约 35% 的 token。
100 行代码的极简 LLM 框架，用图编排 Agent 工作流，让 Agent 自己搭建 Agent，适合想快速上手又不想被重型框架绑住的场景。
开源异步编码智能体，可后台自动完成改代码、修 bug 等开发任务，支持 Anthropic、OpenAI 等模型。
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。
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。
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。
用 Python 构建自主 AI Agent 的框架，集成 MCP、RAG 和 computer-use 能力，支持 OpenAI、Claude 等模型，帮你快速搭建能自主完成任务的智能体。
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。
把强化学习接到 LLM Agent 应用上的训练框架，让 Agent 能在真实任务中通过 RL 持续优化策略，配置简单、扩展灵活。
主动感知上下文的 AI 助手，结合上下文工程与 ChatGPT Pulse 思路，自动收集并组织相关信息，为对话提供持续记忆和主动提醒。
开箱即用的终端 Agent 框架，自带 TUI 界面，支持 ReAct 与 Agent Team 多智能体协作，macOS/Linux 一条命令即可运行，无需预装或强依赖 Docker。
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。
面向企业的严格 AI 编码助手，提供 AI Agent、代码审查和代码补全，强调代码质量优先，可接入 Claude、DeepSeek、Gemini 等模型。
把 AI 助手接入 Slack、Teams、Discord 等聊天工具，自托管部署，可搭配任意 agent 框架和模型，让团队在聊天里直接调用 AI 协作。
自托管的统一 Agent Harness 接口，用一套 API 就能跑 Codex、Claude Code、Hermes 等多个编码智能体，统一处理会话、流式输出、文件和失败重试。
把各类文档抽取、解析成结构化分块，直接喂给 AI Agent 和 RAG 流水线，省去自己写清洗和切分逻辑。
用 Python 快速编写、构建和评测 AI Agent 的框架，内置 TUI 命令行界面，并支持 MCP、ACP、A2A 等协议与 Agent Skills。
跨多种 agent 框架的自改进记忆层，让 AI 编程助手在不同工具间共享并持续积累知识，避免重复摸索。
面向黑盒安全测试的 AI Agent 框架，把大模型和 MCP 工具串起来，支撑漏洞赏金、红队和渗透测试流程。
开源桌面自动化 Agent 框架，通过辅助功能接口操控电脑完成跨平台 GUI 任务，可作为 Codex Computer Use 的自托管替代方案。
用中国古代朝廷六部制做比喻的多智能体协作系统，把不同职责的 AI Agent 分派到对应部门并统一调度，适合搭建分工明确、可编排的智能体团队。
用开源大模型驱动 AI 操作电脑桌面，配合 E2B 桌面沙箱安全执行点击、输入等操作，可替代 Claude 的闭源 computer-use 方案。
在 ComfyUI 里搭建 LLM Agent 的框架，接入 MCP、GraphRAG、语音合成与 OCR 节点，兼容 OpenAI 接口的各类模型和本地 GGUF 模型。
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。
把零散原始资料编译成互相链接的 Markdown 知识库，基于 Karpathy 的 LLM Wiki 思路，适合给 AI Agent 提供结构化上下文。
用声明式配置为人类和 AI Agent 构建可复现的开发环境，基于 Docker 和 BuildKit 打包依赖，解决环境不一致、难以复现的问题。
把 NestJS 的控制器直接变成类型安全的 API 和 LLM 函数调用工具，省去手写 DTO 与校验，适合快速搭建 AI 聊天机器人后端。
PHP 生态的 Agent 编排框架，把 LLM、工具、向量库和记忆组装成能读写数据、对接 UI 的智能体，方便落地生产级 AI 应用。
本地优先的 AI agent 运行框架，把循环、记忆和评测都写成可读的代码，方便你完全掌控自己的个人助理。
本地优先的编码 Agent 框架，让大模型在测试时自适应学习并自主专精，适合自托管、注重隐私的开发者。
用 Ruby 构建 LLM 应用和 AI Agent 的开发框架，提供向量检索、工具调用与多模型接入能力，让 Ruby 团队不必切换到 Python 也能搭建智能应用。
让 AI 通过无障碍服务看懂手机界面并自动点击操作真实 App 的 Android GUI Agent 框架，可用于构建手机端自动化助手。
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。
把智能体运行时的执行轨迹沉淀成可复用的技能，让不同 Agent 之间共享经验，避免每次从零摸索。
收集构建 AI 网页智能体所需的工具、框架和资源清单，帮开发者快速找到浏览器自动化与 LLM 驱动的 Agent 方案。
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