产品库

基于Qwen>=2.0的Agent框架和应用，支持函数调用、代码解释器、RAG和Chrome扩展。

Qwen-Agent是一个基于Qwen>=2.0构建的Agent框架，它具备指令遵循、工具使用、规划和记忆能力。该框架提供了如浏览器助手、代码解释器和自定义助手等示例应用。Qwen-Agent的主要优点包括其高度的可扩展性和模块化设计，允许开发者根据需要集成不同的工具和功能。产品背景信息显示，Qwen-Agent旨在为开发者提供一个强大的工具集，以构建和部署基于大型语言模型的应用程序。Qwen-Agent在GitHub上开源，允许社区贡献和协作。

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。

连接ModelScope模型与世界的代理框架

ModelScope-Agent是一个可定制且可扩展的代理框架，具备角色扮演、大型语言模型调用、工具使用、规划和记忆等能力。它简化了代理应用的实现过程，提供了丰富的模型和工具接口，统一的接口和高可扩展性，低耦合性，使得开发者可以轻松使用内置工具、LLM、记忆等组件，而无需绑定更高层次的代理。

主流对话式 Voice Agent开源框架，让 AI 能听能说

TEN Agent 是基于 TEN 框架构建的实时对话 AI引擎，为开发者提供快速、高效的工具来构建实时对话式 AI Agent，如AI虚拟客服、AI 口语陪练、AI 情感陪伴、AI 个人助理等。 TEN Agent 目前已集成 DeepSeek、Gemini 2.0、OpenAI Realtime、Qwen、RTC 等多种模型及组件，同时适配 Dify、Coze 主流编排工具，并且支持 ESP 32，快速让你的 AI bot 能听能说。

由知识图谱引擎驱动的创新Agent框架

muAgent是一个创新的Agent框架，由知识图谱引擎驱动，支持多Agent编排和协同技术。它利用LLM+EKG（Eventic Knowledge Graph 行业知识承载）技术，结合FunctionCall、CodeInterpreter等，通过画布式拖拽和轻文字编写，实现复杂SOP流程的自动化。muAgent兼容市面上各类Agent框架，具备复杂推理、在线协同、人工交互、知识即用等核心功能。该框架已在蚂蚁集团多个复杂DevOps场景中得到验证。

基于Qwen2.5-Coder系列的大型语言模型，专注于代理应用。

Dria-Agent-a-3B是一个基于Qwen2.5-Coder系列的大型语言模型，专注于代理应用。它采用Pythonic函数调用方式，具有单次并行多函数调用、自由形式推理和动作以及即时复杂解决方案生成等优势。该模型在多个基准测试中表现出色，如Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL)、MMLU-Pro和Dria-Pythonic-Agent-Benchmark (DPAB)。模型大小为3.09B参数，支持BF16张量类型。

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。

Dria-Agent-α是基于Python的大型语言模型工具交互框架。

Dria-Agent-α是Hugging Face推出的大型语言模型（LLM）工具交互框架。它通过Python代码来调用工具，与传统的JSON模式相比，能更充分地发挥LLM的推理能力，使模型能够以更接近人类自然语言的方式进行复杂问题的解决。该框架利用Python的流行性和接近伪代码的语法，使LLM在代理场景中表现更佳。Dria-Agent-α的开发使用了合成数据生成工具Dria，通过多阶段管道生成逼真的场景，训练模型进行复杂问题解决。目前已有Dria-Agent-α-3B和Dria-Agent-α-7B两个模型在Hugging Face上发布。

GitHub Copilot Agent模式是GitHub Copilot的最新功能，支持自动迭代代码、修复错误和执行任务。

GitHub Copilot Agent模式是GitHub Copilot的一项重大升级，它通过引入自主智能体（Agent）技术，使开发者能够更高效地完成复杂的编程任务。Agent模式能够自动迭代代码、识别并修复错误，甚至可以推断出完成任务所需的额外步骤。其主要优点包括减少重复性工作、提高代码质量以及增强开发效率。Agent模式支持多种语言模型，如Google的Gemini 2.0 Flash，并通过安全沙箱技术确保代码的安全性。它适用于需要快速开发和优化代码的开发者，尤其是那些处理复杂项目的团队。

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。

智能电子表格函数，加速主题聚类工作

Goodlookup是一种智能电子表格函数，具有类似于GPT-3的直觉和模糊匹配的联接能力。像vlookup或index match一样使用它，可以加快您在Google Sheets中进行主题聚类的工作。订阅后，从Google Workspace市场安装goodlookup插件，然后在表格菜单中激活函数。年度订阅费用为15美元。

大型语言模型，支持指令式对话和功能调用。

Mistral-7B-Instruct-v0.3是由Mistral AI Team开发的大型语言模型，它是Mistral-7B-v0.3的指令式微调版本。该模型具有扩展的词汇量、支持v3 Tokenizer和功能调用。它能够通过指令式对话和功能调用来生成文本，适合于需要交互式对话和自动化任务的场景。

自动化生成高质量函数调用数据集的管道

APIGen是一个自动化的数据生成管道，旨在为函数调用应用生成可验证的高质量数据集。该模型通过三个层次的验证过程确保数据的可靠性和正确性，包括格式检查、实际函数执行和语义验证。APIGen能够规模化、结构化地生成多样化的数据集，并通过实际执行API来验证生成的函数调用的正确性，这对于提升函数调用代理模型的性能至关重要。

Agent S：一个开放的代理框架，让计算机像人类一样使用计算机。

Agent S是一个开放的代理框架，旨在通过图形用户界面(GUI)实现与计算机的自主交互，通过自动化复杂多步骤任务来转变人机交互。它引入了经验增强的分层规划方法，利用在线网络知识和叙事记忆，从过去的交互中提取高级经验，将复杂任务分解为可管理的子任务，并使用情景记忆进行逐步指导，Agent S不断优化其行动并从经验中学习，实现适应性强且有效的任务规划。Agent S在OSWorld基准测试中的表现超过了基线9.37%的成功率（相对提高了83.6%），并在WindowsAgentArena基准测试中展示了广泛的通用性。

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。

集成聊天、文本转图像、文本转语音和机器翻译的桌面应用

Rodel Agent 是一款集成了聊天、文本到图像、文本到语音以及机器翻译功能的Windows桌面应用程序。它支持当前主流的AI服务，为用户提供了卓越的桌面AI体验。该产品的主要优点包括强大的集成功能、用户友好的界面以及对主流AI服务的支持，能够显著提高用户的工作效率和创造力。

评估大型语言模型调用函数能力的排行榜

Berkeley Function-Calling Leaderboard（伯克利函数调用排行榜）是一个专门用来评估大型语言模型（LLMs）准确调用函数（或工具）能力的在线平台。该排行榜基于真实世界数据，定期更新，提供了一个衡量和比较不同模型在特定编程任务上表现的基准。它对于开发者、研究人员以及对AI编程能力有兴趣的用户来说是一个宝贵的资源。

Qwen3是Qwen系列大型语言模型的最新成员，支持多种思考模式和多语言。

Qwen3是通义千问团队推出的最新大型语言模型，旨在通过强大的思考和快速响应能力，为用户提供高效、灵活的解决方案。该模型支持多种思考模式，能够根据任务需求灵活调整推理深度，同时支持119种语言和方言，适用于国际应用。Qwen3的发布和开源，将极大地推动大型基础模型的研究与开发，帮助全球研究人员、开发者和组织利用前沿模型构建创新解决方案。

统一大型模型 API调用方式

支持将 openai、claude、azure openai, gemini,kimi, 智谱 AI, 通义千问，讯飞星火 API 等模型服务方的调用转为 openai 方式调用。屏蔽不同大模型 API 的差异，统一用 openai api 标准格式使用大模型。提供多种大型模型支持，包括负载均衡、路由、配置管理等功能。

QwQ-Max-Preview 是 Qwen 系列的最新成果，基于 Qwen2.5-Max 构建，具备强大的推理和多领域应用能力。

QwQ-Max-Preview 是 Qwen 系列的最新成果，基于 Qwen2.5-Max 构建。它在数学、编程以及通用任务中展现了更强的能力，同时在与 Agent 相关的工作流中也有不错的表现。作为即将发布的 QwQ-Max 的预览版，这个版本还在持续优化中。其主要优点包括深度推理、数学、编程和 Agent 任务的强大能力。未来计划以 Apache 2.0 许可协议开源发布 QwQ-Max 以及 Qwen2.5-Max，旨在推动跨领域应用的创新。

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。

Qwen Chat 是一个基于先进语言模型的人工智能聊天工具，提供智能对话和多种功能。

Qwen Chat 是基于 Qwen 语言模型开发的智能聊天工具，能够提供高效、自然的对话体验。它通过先进的自然语言处理技术，理解用户输入并生成高质量的回复。该产品适用于多种场景，包括日常聊天、信息查询、语言学习等。其主要优点是响应速度快、对话质量高，并且能够处理多种语言。产品目前以网页形式提供服务，未来可能会扩展到更多平台。

OpenAI o1 是一款先进的AI模型，专为复杂任务设计。

OpenAI o1 是一个高性能的AI模型，旨在处理复杂的多步骤任务，并提供先进的准确性。它是o1-preview的后继产品，已经用于构建代理应用程序，以简化客户支持、优化供应链决策和预测复杂的金融趋势。o1模型具有生产就绪的关键特性，包括函数调用、结构化输出、开发者消息、视觉能力等。o1-2024-12-17版本在多个基准测试中创下了新的最高成绩，提高了成本效率和性能。

Qwen Turbo 1M Demo是一个由Qwen提供的Hugging Face空间。

Qwen Turbo 1M Demo是一个基于Hugging Face平台的人工智能模型演示。这个模型代表了自然语言处理技术的最新进展，特别是在中文文本理解和生成方面。它的重要性在于能够提供高效、准确的语言模型，以支持各种语言相关的应用，如机器翻译、文本摘要、问答系统等。Qwen Turbo 1M Demo以其较小的模型尺寸和快速的处理速度而受到青睐，适合需要快速部署和高效运行的场合。目前，该模型是免费试用的，具体价格和定位可能需要进一步的商业洽谈。

Qwen2.5-Coder系列技术报告

Qwen2.5-Coder系列是基于Qwen2.5架构的代码特定模型，包括Qwen2.5-Coder-1.5B和Qwen2.5-Coder-7B两个模型。这些模型在超过5.5万亿个token的大规模语料库上继续预训练，并通过精细的数据清洗、可扩展的合成数据生成和平衡的数据混合，展现出令人印象深刻的代码生成能力，同时保持了通用性。Qwen2.5-Coder在包括代码生成、补全、推理和修复在内的多种代码相关任务上取得了超过10个基准测试的最新性能，并且一致性地超越了同等大小的更大模型。该系列的发布不仅推动了代码智能研究的边界，而且通过其许可授权，鼓励开发者在现实世界的应用中更广泛地采用。

DeepHermes 3 是一款支持推理和常规响应模式的大型语言模型。

DeepHermes 3 是 NousResearch 开发的先进语言模型，能够通过系统性推理提升回答准确性。它支持推理模式和常规响应模式，用户可以通过系统提示切换。该模型在多轮对话、角色扮演、推理等方面表现出色，旨在为用户提供更强大和灵活的语言生成能力。模型基于 Llama-3.1-8B 微调，参数量达 80.3 亿，支持多种应用场景，如推理、对话、函数调用等。

Qwen是一个多功能的人工智能助手，提供聊天、写作等多种服务。

Qwen是一个由阿里巴巴推出的智能语言模型，旨在为用户提供高效、智能的对话体验。它基于深度学习技术，能够理解并生成自然语言文本，帮助用户解答问题、撰写文案、进行日常对话等。Qwen的主要优点包括强大的语言理解能力、快速的响应速度和丰富的知识储备。它适用于多种场景，如个人学习、工作沟通、内容创作等，定位为一个智能助手，目前提供免费试用服务。

高级工具使用和功能调用的8B参数语言模型

Llama-3-Groq-8B-Tool-Use模型是为高级工具使用和功能调用任务特别设计的8B参数因果语言模型。该模型经过优化的变换器架构，通过完全微调和直接偏好优化（DPO）在Llama 3 8B基础模型上进行训练。它在涉及API交互、结构化数据操作和复杂工具使用的任务中表现出色。然而，用户应注意，该模型可能在某些情况下产生不准确或有偏见的内容，并且用户需要为其特定用例实施适当的安全措施。