产品库

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。

一个用 Go 语言编写的 CLI 工具和库，用于将文档转换为 Markdown 格式。

go-markitdown 是一个开源项目，专注于将 PDF、HTML 等格式的文档转换为 Markdown 格式。它通过 Go 语言实现，提供命令行界面和库的形式，方便开发者集成到项目中。该工具支持本地文件和 URL 的转换，能够保留文档的语义结构，同时支持自定义配置。其主要优点是易于使用、灵活集成，并且通过 OpenAI 的模型实现 PDF 文本提取，具有较高的转换精度。

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。

AI辅助CS:GO训练

GGPredict是一个AI辅助的个性化工具，通过AI分析和挑战提升你在CS:GO游戏中的技能。通过实时追踪和分析你的表现，提供详细的统计数据和强项、失误以及改进的领域。提供个性化的训练挑战，帮助你训练更加智能高效。还可以使用Demo Viewer回放比赛，了解团队的优势和劣势。与其他用户比较，查看时间轴和热力图。通过GGPredict，提升你的CS:GO水平！

为初学者设计的AI Python编程课程

AI Python for Beginners 是由 DeepLearning.AI 提供的在线课程，由全球知名的 AI 领导者 Andrew Ng 亲自授课。课程旨在帮助初学者学习 Python 编程基础，并教授如何将 AI 工具集成到数据操作、分析和可视化中。通过这个课程，学习者可以发现 Python 在商业、市场营销和新闻等领域的应用，解决实际问题并提高效率。课程通过 AI 助手辅助学习，提供即时反馈，解答问题，快速识别并解决编程中的错误，确保学习者在编码过程中得到有效支持。

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。

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。

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。

一个用于创建基于LangGraph的分层多智能体系统的Python库。

LangGraph Multi-Agent Supervisor是一个基于LangGraph框架构建的Python库，用于创建分层多智能体系统。它允许开发者通过一个中心化的监督智能体来协调多个专业智能体，实现任务的动态分配和通信管理。该技术的重要性在于其能够高效地组织复杂的多智能体任务，提升系统的灵活性和可扩展性。它适用于需要多智能体协作的场景，如自动化任务处理、复杂问题解决等。该产品定位为高级开发者和企业级应用，目前未明确公开价格，但其开源特性使得用户可以根据自身需求进行定制和扩展。

Chapar是一个使用Go构建的API测试工具，支持Restful、grpc、api、testing。

Chapar是一个开源的API测试工具，致力于简化和加速开发人员的测试过程。它支持HTTP和gRPC协议，具有速度快、开发者友好、安全保障、支持gRPC、Python SDK等特点。

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。

Python机器学习库

scikit-learn是一个简单高效的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，可用于分类、回归、聚类、降维等任务。它基于NumPy、SciPy和matplotlib构建，具有易用性、性能优越以及可重复使用的特点。scikit-learn开源可商用，采用BSD许可证。

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。

Fiverr Go 是一套 AI 助力工具，赋能自由职业者训练个性化 AI 模型，为客户提供即时独特作品。

Fiverr Go 是 Fiverr 推出的创新工具，旨在通过 AI 技术提升自由职业者的生产力和创造力。它允许自由职业者训练和管理个性化 AI 模型，生成符合其独特风格的内容，如图像、文案和音频等。这种技术不仅提高了创作效率，还确保了自由职业者对其作品的创意所有权。Fiverr Go 的出现，满足了市场对快速、高质量内容的需求，同时为自由职业者提供了新的商业机会和收入来源。其主要面向 Level 2 及以上自由职业者，AI Creation Models 价格为每月 25 美元，包含 3 个活跃模型和每月 2 次重新训练。

GPT Agent是一个智能助手，具有自主执行复杂任务的能力。

GPT Agent是OpenAI推出的一种新型AI系统，能够主动执行复杂任务，通过虚拟计算机环境完成各种工作。其独特之处在于集成了浏览器终端、API访问等工具，能处理数据分析、网站交互和多源信息综合等工作。

智元发布首个通用具身基座大模型GO-1，开创性提出ViLLA架构，推动具身智能发展。

智元通用具身基座大模型GO-1是智元推出的一款革命性的人工智能模型。该模型基于创新的Vision-Language-Latent-Action（ViLLA）架构，通过多模态大模型（VLM）和混合专家（MoE）系统，实现了从视觉和语言输入到机器人动作执行的高效转换。GO-1能够利用人类视频和真实机器人数据进行学习，具备强大的泛化能力，能够在极少数据甚至零样本下快速适应新任务和环境。其主要优点包括高效的学习能力、强大的泛化性能以及对多种机器人本体的适配性。该模型的推出标志着具身智能向通用化、开放化和智能化方向迈出了重要一步，有望在商业、工业和家庭等多个领域发挥重要作用。

Python中创建精美表格的库

Great Tables是一个Python库，用于创建美观且功能丰富的表格。它支持Pandas或Polars DataFrame作为数据源，提供了多种格式化选项和自定义功能，非常适合数据分析和报告生成。该库由Rich Iannone和Michael Chow主要维护，采用MIT许可证，强调简洁而强大的设计哲学。

自主软件开发系统，提高编码效率。

SuperCoder是一个开源的自主软件开发系统，利用先进的AI工具和代理来简化和自动化编码、测试和部署任务，提高效率和可靠性。它支持多种编程语言和框架，以满足不同的开发需求。

基于 Python 和 FastAPI 的非官方 Suno API。

SunoAPI 是一个基于 Python 和 FastAPI 的非官方 Suno API。它支持生成歌曲、歌词等功能，并带有内置的令牌维护和保持活跃功能，让您无需担心令牌过期。SunoAPI 采用全异步设计，运行速度快，适合后续扩展。用户可以轻松使用 API 生成各种音乐内容。

低代码的python机器学习库

PyCaret是一个开源的、低代码的Python机器学习库,它可以自动化机器学习工作流程。PyCaret 可以让你花费更少的时间编写代码,更多的时间用于分析。PyCaret模块化设计,每个模块封装了特定的机器学习任务。PyCaret中一致的函数集可以在工作流中执行任务。PyCaret中有许多数据预处理功能可供选择,从缩放到特征工程。有大量有趣的教程可以帮助你学习PyCaret,你可以从我们的官方教程开始。PyCaret使机器学习变得简单有趣。

Semantic Kernel的OpenAPI插件，支持.NET和Python。

Semantic Kernel OpenAPI插件是一个为Semantic Kernel设计的插件，它允许开发者轻松地将现有的API集成为插件，增强AI代理的能力，使其在实际应用中更加多样化。这个插件的发布标志着开发者可以利用现有的API功能，将其转化为AI解决方案中的插件，简化流程，提升开发效率。

Mac上的简单助手，使用llama-cpp-python。

LLaMA Assistant for Mac是一个基于llama-cpp-python库开发的桌面客户端，旨在通过预定义需求为用户提供帮助。它采用了大量来自其他项目的代码，但用llama-cpp-python替代了ollama部分，以实现更符合Python编程风格的解决方案。

下一代Python笔记本

marimo是一个开源的Python反应式笔记本，它具有可复现性、对git友好、可以作为脚本执行，并且可以作为应用程序分享。它通过自动运行受影响的单元格来响应单元格的更改，消除了管理笔记本状态的繁琐工作。marimo的UI元素如数据框架GUI和图表，使得数据处理变得快速、未来感和直观。marimo笔记本以.py文件存储，可以与git版本控制一起使用，可以作为Python脚本运行，也可以导入符号到其他笔记本或Python文件中，并使用你喜欢的工具进行lint或格式化。所有这些都在现代的 AI 支持的编辑器中进行。

Langroid是一个基于Python的轻量级LLM框架

Langroid是一个轻量级、可扩展和原则性的Python框架,可以轻松地构建基于LLM的应用程序。您可以设置代理,为它们配备可选组件(LLM、向量存储和方法),分配它们任务,并让他们通过交换消息协作解决问题。这个多代理范例的灵感来自Actor框架(但您不需要了解任何关于这个的知识!)。Langroid提供了一个全新的LLM应用程序开发方式,在简化开发人员体验方面进行了深思熟虑;它不使用Langchain。我们欢迎贡献--请参阅贡献文档以获取贡献想法。

Rabbit Android Agent 是一款能够使用和控制 Android 应用及设备的 AI 代理。

Rabbit Android Agent 是一款具有创新性的 AI 代理产品，旨在通过智能自动化操作提升用户在 Android 设备上的使用效率。它能够跨应用完成复杂的任务，例如调整系统设置、在不同应用间协调操作等。该产品代表了 AI 技术在移动设备上的深度应用，其主要优点是高度的自动化能力、智能识别和快速响应。产品背景是随着移动设备功能的日益复杂，用户需要更高效的工具来简化操作流程。目前产品处于研发阶段，尚未明确定价，但其定位是面向追求高效和智能化的用户群体。

一个简单而强大的Python库，用于使用大型语言模型（LLMs）。

promptic是一个轻量级、基于装饰器的Python库，它通过litellm简化了与大型语言模型（LLMs）交互的过程。使用promptic，你可以轻松创建提示，处理输入参数，并从LLMs接收结构化输出，仅需几行代码。

一个用于Lumina模型的Python包装器

ComfyUI-LuminaWrapper是一个开源的Python包装器，用于简化Lumina模型的加载和使用。它支持自定义节点和工作流，使得开发者能够更便捷地集成Lumina模型到自己的项目中。该插件主要面向希望在Python环境中使用Lumina模型进行深度学习或机器学习的开发者。

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。

拖放方式创建agent工作群用于自定义业务逻辑

React Flow是一个开源的可视化编辑器,允许用户通过拖放的方式创建agent工作群,用于自定义业务逻辑。用户可以从图库中拖放agent到工作区,连接它们,定义初始任务,导出Python脚本在本地机器上运行。我们通过定制的操作系统为企业提供云端支持,让他们可以运行LLM。欢迎联系我们的企业支持团队了解更多信息。