产品库

一个轻量级、灵活的代理框架，能够处理各种负载任务。

Bambo是一个新型的代理框架，与主流框架相比，它更加轻量级和灵活，能够处理各种负载任务。这个框架的主要优点是它的灵活性和轻量级特性，使得它可以在多种不同的场景下使用，特别是在需要处理大量数据和请求时。Bambo框架的背景信息显示，它是为了满足现代软件开发中对于高效率和高性能的需求而设计的。目前，该框架是开源的，可以免费使用。

Cradle框架：用于控制计算机的多模态代理

Cradle框架旨在使基础模型能够通过与人类相同的通用接口（屏幕作为输入，键盘和鼠标操作作为输出）执行复杂的计算机任务。该框架在Red Dead Redemption II游戏中进行了案例研究，展示了其在复杂环境中的泛化和适应能力。

异步优先的多智能体系统框架

llama-agents 是一个异步优先的框架，用于构建、迭代和生产化多智能体系统，包括多智能体通信、分布式工具执行、人工在环等。每个智能体被视为一个服务，不断处理传入的任务。智能体从消息队列中拉取和发布消息。系统顶部是控制平面，它跟踪正在进行的任务，网络中的服务，并决定哪个服务应该处理任务的下一步。

HuggingFace的全新AI代理框架，助力开发者轻松创建强大AI代理。

Smolagents是Hugging Face团队开发的极简AI代理框架，旨在让开发者仅用少量代码就能部署强大的代理。它专注于代码代理，即代理通过编写和执行Python代码片段来执行任务，而非生成JSON或文本块。这种模式利用了大型语言模型（LLMs）生成和理解代码的能力，提供了更好的组合性、灵活性以及丰富的训练数据利用，能高效处理复杂逻辑和对象管理。Smolagents与Hugging Face Hub深度集成，便于工具的分享和加载，促进社区协作。此外，它还支持传统工具调用代理，兼容多种LLMs，包括Hugging Face Hub上的模型以及OpenAI、Anthropic等通过LiteLLM集成的模型。Smolagents的出现，降低了AI代理开发的门槛，使开发者能够更便捷地构建和部署AI驱动的应用程序。

轻松将现有代理框架中的工具、代理和调度器转换为 MCP 服务器。

automcp 是一个开源工具，旨在简化将各种现有代理框架（如 CrewAI、LangGraph 等）转换为 MCP 服务器的过程。这使得开发者可以通过标准化接口更容易地访问这些服务器。该工具支持多种代理框架的部署，并且通过易于使用的 CLI 界面进行操作。适合需要快速集成和部署 AI 代理的开发者，价格免费，适合个人和团队使用。

易用、灵活、高效的开源大模型应用开发框架。

Agently是一个开源的大模型应用开发框架，旨在帮助开发者快速构建基于大语言模型的AI agent原生应用。它通过提供一系列工具和接口，简化了与大型语言模型的交互过程，使得开发者可以更专注于业务逻辑的实现。Agently框架支持多种模型，易于安装和配置，具有高度的灵活性和扩展性。

一个简单的代理框架，支持浏览器使用、深度研究等功能。

Minion Agent 是一个简单而强大的代理框架，能够与浏览器交互，支持深度研究、自动规划等功能，适用于需要进行复杂任务和研究的用户。它提供了一种灵活的工具集，使开发者能够轻松集成不同的模型和工具。该框架不仅提高了工作的效率，还为用户提供了便捷的使用体验，适合各类科研和商业应用。该产品是开源的，用户可以自由使用和修改。

高效处理大量异步查询的API

Message Batches API是Anthropic推出的一款API，它允许开发者异步处理大量查询，每个批次最多可包含10,000个查询。这种API特别适合处理不需要实时响应的非时间敏感任务，如客户反馈分析、语言翻译等。它在提供高吞吐量的同时，成本仅为标准API调用的一半，使得大规模数据处理变得更加经济高效。

动态记忆框架，支持大型语言模型和代理。

RedCache-AI是一个为大型语言模型和代理设计的动态记忆框架，它允许开发者构建从AI驱动的约会应用到医疗诊断平台等广泛的应用。它解决了现有解决方案昂贵、封闭源代码或缺乏对外部依赖的广泛支持的问题。

多模态智能代理框架，解决复杂任务

OmAgent是一个复杂的多模态智能代理系统，致力于利用多模态大型语言模型和其他多模态算法来完成引人入胜的任务。该项目包括一个轻量级的智能代理框架omagent_core，精心设计以应对多模态挑战。OmAgent由三个核心组件构成：Video2RAG、DnCLoop和Rewinder Tool，分别负责长视频理解、复杂问题分解和信息回溯。

LLM驱动的主代理框架

Agent M是一个强大的大型语言模型或ChatGPT驱动的主代理开发框架,可让您创建多个基于LLM的代理。Agent Mbetween多个执行各种任务的代理之间进行编排,例如基于自然语言的API调用,连接到您的数据并帮助自动化复杂的对话。

一个为开发者提供的生产级智能代理框架，可使用自然语言构建生产级代理工作流。

Eko 是一个面向开发者的生产级智能代理框架。它允许开发者通过自然语言和代码逻辑轻松构建基于代理的工作流。Eko 的主要优点包括高效的任务分解能力、强大的工具支持以及灵活的定制化选项。它旨在帮助开发者快速实现复杂的自动化任务，提高开发效率。Eko 由 FellouAI 团队开发，目前处于开源状态，支持多种平台，包括浏览器和桌面环境。具体价格未明确公开，但从其开源特性来看，可能对开发者免费开放，但部分高级功能或定制化服务可能需要付费。

低代码多代理系统框架

Praison AI 是一个低代码的集中式框架，旨在简化各种大型语言模型（LLM）应用的多代理系统的创建和编排。它强调易用性、可定制性和人机交互。Praison AI 利用 AutoGen 和 CrewAI 或其他代理框架，通过预定义的角色和任务来实现复杂的自动化任务。用户可以通过命令行界面或用户界面与代理进行交互，创建自定义工具，并通过多种方式扩展其功能。

AI驱动的任务管道和多代理团队框架

Orchestra是一个用于创建AI驱动的任务管道和多代理团队的框架。它允许开发者和企业构建复杂的工作流程，通过集成不同的AI模型和工具来自动化任务处理。Orchestra的背景信息显示，它由Mainframe开发，旨在提供一个强大的平台，以支持AI技术的集成和应用。产品的主要优点包括其灵活性和可扩展性，能够适应不同的业务需求和场景。目前，Orchestra提供免费试用，具体的价格和定位信息需要进一步查询。

现代 React 框架

Next.js 是一个用于构建现代 React 应用程序的框架。它提供了许多功能和优势，包括服务器渲染、静态生成、热模块替换等。Next.js 的定价根据使用情况而定，定位于开发人员和企业用户。

智能代理互联框架，支持任务自动化与协作。

IoAI (Internet of Agents)是一个智能代理互联框架，旨在通过高度模块化的设计，实现不同智能代理之间的自动化协作。它允许开发者快速集成第三方智能代理，并通过统一的接口进行任务分配和执行。IoA的核心优势在于其灵活性和可扩展性，支持多种应用场景，包括但不限于协作论文写作、基准测试和开放指令数据集。

开源框架，支持数据驱动的自适应语言代理。

aiwaves-cn/agents 是一个开源框架，专注于数据驱动的自适应语言代理。它提供了一种系统化框架，通过符号学习训练语言代理，灵感来源于用于训练神经网络的连接主义学习过程。该框架实现了反向传播和基于梯度的权重更新，使用基于语言的损失、梯度和权重，支持多代理系统的优化。

开源的深度研究工具，旨在通过开源框架复现类似Deep Research的功能

Open-source DeepResearch 是一个开源项目，旨在通过开源的框架和工具复现类似 OpenAI Deep Research 的功能。该项目基于 Hugging Face 平台，利用开源的大型语言模型（LLM）和代理框架，通过代码代理和工具调用实现复杂的多步推理和信息检索。其主要优点是开源、可定制性强，并且能够利用社区的力量不断改进。该项目的目标是让每个人都能在本地运行类似 DeepResearch 的智能代理，使用自己喜爱的模型，并且完全本地化和定制化。

微软研究院的AutoGen v0.4，重新构想代理型AI的基础，提升可扩展性、鲁棒性和可伸缩性。

AutoGen v0.4是微软研究院推出的一款代理型AI模型，旨在通过其异步、事件驱动的架构，改善代码质量、鲁棒性、通用性和可伸缩性。该模型通过社区反馈进行了全面重构，以支持更广泛的代理场景，包括多代理协作、分布式计算和跨语言支持等。AutoGen v0.4的发布为代理型AI应用和研究奠定了坚实基础，推动了AI技术在多个领域的应用和发展。

智能手机应用的多模态代理框架

AppAgent是一个基于LLM（大型语言模型）的多模态代理框架，设计用于操作智能手机应用。通过简化的动作空间（如点击和滑动），模仿人类般的互动方式，实现应用操作，无需系统后端访问。代理通过自主探索或观察人类演示学习新应用的使用方法，创建知识库用于执行不同应用中的复杂任务。

创建和操作具有循环、记忆和工具的认知语言代理。

Mentals AI是一个工具，旨在通过简单的Markdown语法创建和操作具有循环、记忆和各种工具的代理。它允许用户专注于代理的逻辑，而无需编写Python或其他语言的底层代码，从而重新定义了未来AI应用的基础框架。

智能适应用例、数据和查询的RAG框架

Fast GraphRAG是一个为可解释、高精度、代理驱动的检索工作流程而设计的流线型和可提示的框架。它通过构建图谱来提供人类可导航的知识视图，支持查询、可视化和更新。该框架旨在大规模运行，无需沉重的资源或成本要求，自动生成和优化图谱以适应特定领域和本体需求，并支持实时更新。Fast GraphRAG利用PageRank基于图的探索，增强了准确性和可靠性，并且完全异步，提供完整的类型支持，以实现健壮和可预测的工作流程。

基于代理的框架，用于在复杂信息环境中进行关系抽取。

AgentRE是一个基于代理的框架，专门设计用于在复杂信息环境中进行关系抽取。它通过模拟智能代理的行为，能够高效地处理和分析大规模数据集，从而识别和提取实体之间的关系。该技术在自然语言处理和信息检索领域具有重要意义，尤其是在需要处理大量非结构化数据的场景中。AgentRE的主要优点包括其高度的可扩展性、灵活性以及对复杂数据结构的处理能力。该框架是开源的，允许研究人员和开发者自由使用和修改，以适应不同的应用需求。

一个用于集成不同框架AI代理的通用平台，支持实时通信和人类监督。

Mahilo是一个强大的AI代理集成平台，旨在将来自不同框架的AI代理连接在一起，实现实时通信和人类监督。它通过提供框架无关的通信协议，支持多种流行的代理框架，如LangGraph、Pydantic AI等，同时允许通过API连接专有代理。该平台强调智能协作、组织级策略管理和以人类为中心的设计，确保在自动化的同时保持人类的控制权。Mahilo的出现为构建复杂的多代理系统提供了灵活的解决方案，适用于从内容创作到紧急响应等多种应用场景。目前，Mahilo在GitHub上拥有251颗星，每月PyPI下载量超过500次，显示出其在开发者社区中的受欢迎程度。Mahilo主要面向开发者和企业用户，帮助他们快速构建和部署多代理系统，提升工作效率和创新能力。

用于测试和开发AI代理的可扩展开源框架

Windows Agent Arena (WAA) 是一个专注于Windows操作系统的可扩展、开源框架，用于测试和开发能够使用语言模型在PC上进行推理、规划和行动的AI代理。它通过模拟真实的Windows环境，允许代理自由操作，并使用与人类用户相同的应用程序、工具和网络浏览器来解决任务。WAA通过Azure实现可扩展性和并行化，能够在短短20分钟内完成完整的基准测试评估。

AI代理和多代理系统的无限画布

Canvas by MindPal是一个为现代专业人士提供AI解决方案的平台，旨在提高工作效率。它突破了线性聊天的限制，提供了一个无限的画布，让用户可以同时运行多个AI代理和多代理系统。这个平台允许用户以更符合人类思维的方式与AI互动，通过并行或顺序运行AI代理来实现复杂的工作流程。产品背景信息显示，MindPal致力于通过AI技术帮助用户打破线性限制，重新想象AI的可能性。价格方面，目前有黑五促销活动，所有年度计划享受60%的折扣。

基于仓颉编程语言构建的 LLM Agent 开发框架。

CangjieMagic 是一个基于仓颉编程语言构建的 LLM Agent 开发框架，支持多种功能，包括任务智能规划和模块化调用。该框架旨在提升应用程序的智能和创造力，适合开发者使用。

一个优雅的LLM（大语言模型）应用开发框架

Agents Flex是一个Java框架，用于开发LLM（大语言模型）应用。它提供了多种网络协议，如HTTP、SSE和WS，可连接到各种LLM，包括OpenAI LLama和Others AI Prompt。Agents Flex提供丰富的开发模板和Prompt框架，包括FEW-SHOT、CRISPE、BROKE和ICIO。它还支持本地方法定义、解析回调和执行本地方法来获取结果。

为代理商提供安全的支付代理服务

Walle 是一个为代理商设计的支付代理服务，它允许代理商在不存储卡信息的情况下进行购买。该服务通过代理支付请求，为代理商提供在线交易的工具，支持一次性保存卡信息、控制消费金额、OTP确认、阻止和监控活动等功能。Walle 的目标是提高代理商的生产力，通过提供安全、便捷的支付解决方案，帮助企业更好地管理财务流程。

生成式室内设计训练框架

StableDesign项目旨在为生成式室内设计提供数据集和训练方法。用户上传空房间图片和文字提示，生成装修效果图。通过爱彼迎数据下载、特征提取和ControlNet模型训练，结合图像处理和自然语言处理技术，提供新思路和方法。