Agent 框架

基于 Rust 构建的模块化、可扩展 LLM 应用开发库，提供智能体编排、工具调用、RAG 管道等核心功能，适合构建高性能 AI 智能体系统。

基于大语言模型的开源 AI Agent 金融分析平台，提供智能投研、市场预测和金融报告生成能力。

将 AI Agent 视为 API 和微服务来构建、运行和扩展的框架，从第一天起就内置可观测性、可审计性和身份认证能力，适合企业级 Agent 服务的标准化交付。

GenAI 应用开发框架，通过结构化数据和链式调用语法简化 Agent 交互，事件驱动流管理复杂工作逻辑。

本地大语言模型运行工具，一条命令即可找到适合你硬件的模型，支持数百种模型和提供商，为 AI Agent 提供本地推理能力。

Atomic Agents 是一个模块化的 AI 智能体构建框架，采用原子化设计理念，提供可组合的组件来构建智能体系统，包含工具、流水线和内存管理等核心模块。

BaseAI 是面向 Web 开发者的无服务器 AI Agent 框架，支持本地优先的 Agent 管道、工具与记忆构建，一条命令即可完成无服务器部署，适合快速上线 AI Agent 应用。

领先的 AI 智能体上下文管理平台，为 AI Agent 提供统一的上下文交付能力，支持知识管理、资源调度和技能集成，帮助 Agent 更好地理解和执行任务。

基于基因组进化协议（GEP）的AI Agent自我进化引擎，让AI Agent能够自主优化和演化，实现持续改进的能力升级。

AutoChain 是一个轻量级、可扩展且可测试的 LLM Agent 框架，由 Forethought 开发。提供简洁的 Agent 构建抽象，支持自动工具选择、对话历史管理和自动化测试流程。

多智能体框架，致力于构建首个 AI 软件公司，通过自然语言编程实现多角色协作，自动完成需求分析、设计、编码和测试全流程。

全自动化零代码 LLM Agent 框架，用户无需编写代码即可构建和部署自定义 AI Agent，支持自然语言驱动的 Agent 创建。

nanobot 是一个超轻量级个人 AI Agent，支持多种 LLM 后端，可快速部署私人智能助手。

Adala 是一个自主数据标注 Agent 框架，通过 AI Agent 自动完成数据标注、分类和质量检查任务，显著提升数据处理效率。

Agent SDK Go 是一个强大的 Go 语言框架，用于构建生产级 AI 智能体，提供工具调用、对话管理和多模型支持等核心功能。

Open Multi-Agent 是一个轻量级 TypeScript 多智能体框架，通过一次 runTeam() 调用实现自动任务分解与并行执行，仅 3 个依赖，可部署在任何 Node.js 运行环境中。

JetBrains 推出的 JVM 平台 AI Agent 框架，使用 Kotlin 和 Java 构建可预测、容错的企业级 AI Agent，支持后端服务、Android、iOS 及浏览器环境，内置 MCP 和多模型提供商支持。

Shannon 是一个面向生产环境的多智能体编排框架，使用 Go 语言构建，专注于高效可靠的 Agent 协调与任务调度，适合企业级多 Agent 系统部署。

LazyLLM 是一个轻量级多 Agent LLM 应用开发框架，提供最简捷的方式构建多智能体 LLM 应用，集成了 RAG、知识图谱、微调等功能，支持 LangChain 和 LlamaIndex 生态。

基于 llama.cpp 的 Agent 框架，支持结构化函数调用和 JSON 输出，无需微调即可与本地 LLM 交互。

GenAI Agents 是一个包含 50 多个教程和实现的生成式 AI 智能体技术合集，覆盖从基础对话机器人到复杂多智能体系统的完整技术栈。

面向LLM Agent训练和评估的端到端基础设施，提供从数据构建到模型训练再到效果评测的完整工具链。

ART（Agent Reinforcement Trainer）是一个使用 GRPO 算法训练多步 Agent 的强化学习框架，支持为 Qwen、Llama 等模型进行在职训练以完成真实世界任务。

Ouroboros 是一个规范驱动的多智能体开发框架，从传统的提示词工程转向规范驱动开发模式，支持多 Agent 协作、MCP 工具集成和自动化工作流编排，适用于高质量 Agent 系统构建。

基于 Qwen 大模型的 Agent 框架，支持函数调用、MCP 工具集成、代码解释器、RAG 检索增强生成和浏览器扩展等能力。

.NET 平台的 AI 多 Agent 框架，支持多种 LLM 后端集成，提供 Agent 管理、工具调用、对话状态管理等企业级功能，适合 .NET 生态的 Agent 开发。

DeepResearchAgent 是一个分层多智能体系统，专为深度研究任务和通用任务求解设计。通过顶层规划 Agent 协调多个专业子 Agent，实现自动化任务分解和跨领域高效执行。

ICML 2024 论文，LLM 编译器实现并行函数调用，显著提升 Agent 工具调用的效率和速度。

TEN Framework 是一个开源的对话式语音 AI Agent 框架，支持实时多模态交互。

Youtu Agent 是腾讯推出的轻量级智能体框架，专注于开箱即用的开源大模型支持，简化 Agent 开发与部署流程。

PocketFlow 是一个极简的 100 行 LLM 框架，支持用 Agent 构建 Agent，通过简洁的抽象层实现复杂的 AI Agent 工作流。

SuperAGI 是一个面向开发者的开源自主 AI Agent 框架，支持快速构建、管理和运行自治智能体。

单二进制运行时，用于构建和运行自主Agent。无需Python或Node.js，只需定义角色即可。提供轻量级、高性能的Agent开发框架。

团队优先的Claude Code多Agent编排框架，专为团队协作设计。支持多Agent协同工作、任务分配、结果整合，提升团队AI开发效率。

Hive 是一个面向生产环境的多 Agent 执行框架，提供状态管理、故障恢复、可观测性和人机协作能力，支持自动生成多 Agent 拓扑来处理复杂业务工作流。

AG2（前身为 AutoGen）是一个开源的 AgentOS，提供多 Agent 对话框架，支持灵活的 Agent 编排、工具集成和分布式协作，适用于构建复杂的多智能体系统。

基于 Elixir 构建的分布式自主 Agent 框架，充分利用 BEAM 虚拟机的并发容错特性，支持动态工作流编排、Agent 信号路由和原子化任务执行，为生产级 Agent 系统提供高可用性和弹性伸缩能力。

面向智能体的 Java 编程框架，用于构建 LLM 应用程序，提供智能体抽象、工具调用、多智能体协作等核心能力，适合企业级 Java 生态集成。

阿里巴巴开源的多 Agent 框架，支持可观测、可理解的 Agent 构建与运行，提供丰富的分布式 Agent 能力。

AI Agent 劳动力平台，为每个团队成员分配专属的 AI Agent 小队，实现多 Agent 协同工作、任务编排和技能积累，帮助团队突破人力瓶颈，规模化交付复杂任务。

AgentStation 是一个强调 Agent 运行编排、工具执行和开发者工作流的开源平台，适合把多个自动化能力整合为统一的 Agent 运行环境。

Agentuity 是一个面向生产部署的 Agent 平台，聚焦运行环境、工具执行与任务编排，适合团队构建可上线的 Agent 服务与自动化流程。

AI Agent 操作系统，为大规模部署和管理 LLM Agent 提供基础运行时环境。支持 Agent 调度、内存管理、工具注册和并发执行等核心操作系统功能。

Agno 是一个高性能的 Agent 框架，用于构建具有记忆、知识和工具调用能力的多模态 AI Agent，支持多种 LLM 提供商。

AIGNE Framework 是一个函数式、可组合的 TypeScript-first AI Agent 框架，面向真实世界应用设计。支持声明式 Agent 定义、工具组合和流式工作流，为 TypeScript 开发者提供类型安全的 Agent 开发体验。

元学习 Agent 框架，通过对话持续学习和进化，Agent 能自主获取新技能和优化策略。

Spring AI Alibaba 是面向 Java 开发者的 Agentic AI 框架，基于 Spring 生态提供多智能体协作、工作流编排和 RAG 能力。

OpenHands 是一个开源 AI 开发代理平台，支持通过智能体自动执行开发任务、修改代码与协作迭代。

Apache 基金会开源的状态机框架，用于构建具有决策能力的应用（聊天机器人、代理、仿真等），提供监控、追踪和持久化执行能力。

涵盖医疗、金融、教育、零售等多个行业的 500 个 AI 智能体项目合集，展示实际应用案例并提供开源项目链接。

Java AI Agent 实时传输层框架，支持 WebSocket、SSE、gRPC 和 WebTransport/HTTP3 多种协议，原生兼容 MCP、A2A 和 AG-UI 协议，适用于构建事件驱动的 AI Agent 通信架构。

一条命令启动完整的 LLM 技术栈，预集成数百种 AI 服务，快速搭建本地 AI 开发环境。

LangChain AWS 是 LangChain 的 AWS 集成库，支持使用 AWS Bedrock、Lambda 等服务构建 AI Agent，提供无缝的 AWS 云服务集成。

Pi Mono 是一个全面的 AI 智能体工具包，包含编码智能体 CLI、统一 LLM API、TUI 与 Web UI 组件库、Slack 机器人及 vLLM Pod 管理，一站式覆盖智能体开发全链路。

Block Open 是面向开放 Agent 生态的基础设施项目，强调 Agent 运行时、工具连接与任务编排，适合关注标准化 Agent 平台与开放集成接口的团队。

BotLibre 是一个开源的聊天机器人和 AI Agent 开发平台，提供可视化 Bot 编辑器、自然语言处理和深度学习集成。支持 Web、移动端和社交媒体多平台部署，适合快速构建智能对话 Agent。

字节跳动开源的多模态 AI Agent 栈，连接前沿 AI 模型与 Agent 基础设施，支持 GUI 自动化和电脑操作。

CAMEL 是面向多智能体协作场景的开源框架，支持角色扮演、任务分解与协同执行。

可扩展的 AI 智能体微服务框架，支持插件系统、自定义工具和多模型集成，适合构建对话式 AI 应用。

Cloudflare Agents 是 Cloudflare 面向边缘运行时推出的 Agent 平台，结合 Workers、持久状态与工具调用能力，适合构建低延迟、可扩展的线上 Agent 服务。

Eino 是字节跳动开源的 Go 语言 LLM 应用开发框架，提供类型安全的编排、流式处理、工具调用与 RAG 管道，适合构建高性能的 AI Agent 应用。

一个开源的智能体工具平台（原名 oh-my-opencode），提供最佳智能体工具链，支持多种 AI 编程代理。

CodeFuse-muAgent 是一个由知识图谱引擎驱动的创新 Agent 框架，融合 EKG（企业知识图谱）技术，支持多 Agent 协作、RAG 增强检索和工具学习。

Ottomator Agents 收集了多种可运行的 Agent 示例与自动化模式，覆盖研究、浏览器操作、工具调用与多步骤流程，适合作为学习现代 Agent 实践的案例库。

CopilotKit 是构建 AI Agent 前端交互界面的开源框架，支持 Generative UI 和 AG-UI 协议，帮助开发者快速集成 Agent 能力到应用中。

IntentKit 是一个开源的自托管云智能体集群平台，管理协作式 AI 智能体团队，支持多智能体协作完成复杂任务。

CrewAI 是一个多 Agent 协作框架，让多个 AI Agent 组成团队协同完成复杂任务。支持角色定义、任务分配、工具共享和流程编排，是构建多 Agent 系统的最流行框架之一。

Fabric 是一个开源 AI 增强框架，通过模块化的 AI 提示词系统解决具体问题，利用众包方式持续积累人类与 AI 协作的模式。

Dapr Agents 是一个构建自主、弹性和可观测 AI Agent 的框架，内置工作流编排、安全机制、状态管理和遥测能力，适合生产环境下的 Agent 部署。

OpenAgentsControl 是一个面向计划优先开发工作流的 AI 智能体框架，支持审批式执行和多语言（TypeScript、Python、Go、Rust），内置自动测试、代码审查与验证。

ACE Framework 是一个面向企业级 AI Agent 的认知架构框架，提供 Agent 规划、执行和学习的完整方法论。支持分层 Agent 设计和自治决策，是构建复杂 Agent 系统的参考架构。

Deepgram Agent API 是面向语音 Agent 的实时接口层，聚合语音识别、TTS 与对话控制能力，适合构建电话客服、实时语音助手与语音工作流应用。

DIMOS 是一个面向物理空间的智能体操作系统，支持用自然语言控制人形机器人、四足机器人、无人机等硬件平台，并构建能与摄像头、激光雷达和执行器无缝协作的多 Agent 系统。

Docker 官方推出的 AI Agent 构建器和运行时，提供容器化原生的 Agent 开发与部署能力，将 Docker 的隔离性、可移植性和标准化优势带入 AI Agent 生命周期管理，支持 Agent 的构建、调试、打包和生产运行。

企业级 AI Agent 协作平台，支持将多个 Agent 组合成定制化的 AI 助手团队，通过连接内部知识库和工具，让 AI 深度融入日常工作流程，为安全和工程团队提供可信赖的智能协作体验。

精选 AI 自主智能体列表，汇集各类开源智能体项目，是发现和了解智能体生态的优质参考资源。

Eidolon 是首个 AI 智能体服务器，提供可插拔的智能体 SDK 和企业级就绪的运行时环境，支持多智能体编排、工具集成和生产环境部署。

面向所有人的自主 Agent 框架，TypeScript 构建，支持多平台部署和丰富的插件生态，可用于构建对话式 AI Agent、社交机器人等应用。

基于 JVM 的 AI Agent 框架，使用 Kotlin 构建，面向 Java/Kotlin 生态系统，提供 Agent 开发、编排和部署的完整工具链。

面向客户交互的 AI Agent 控制框架，专为构建可控、一致、可预测的 LLM 客户对话而优化。

Meta 应用强化学习团队开发的生产级强化学习 AI 智能体库，提供丰富的算法实现和工业级应用支持。

Meta 开发的模块化具身 AI 智能体训练库，支持在多种任务和环境中训练和评估具身智能体。

新一代 Android RPA 自动化 Agent 框架，支持通过 Agent 驱动的方式操控 Android 设备，实现界面元素的智能识别与自动化操作，适用于移动端测试、自动化运维和智能助手场景。

AI.JSX 是一个将 AI 能力融入 JSX 组件的框架，让开发者可以用 React 的方式构建 AI 应用。支持流式渲染、工具调用和 Agent 组合，是前端开发者构建 AI Agent 应用的自然选择。

Agent Zero 是一个通用 AI Agent 框架，支持自主任务规划、工具使用和代码执行，可用于构建各类自主 AI 助手。

Blades 是一个基于 Go 的多模态 AI Agent 框架，由 Kratos 团队打造，支持视觉、语音和文本的多模态交互，提供 Agent 编排、工具调用和记忆管理能力。

Google 开源的钱包优先 Go 语言 AI Agent 开发工具包，提供代码优先的方式构建、评估和部署复杂的 AI Agent，支持灵活的工具集成、多轮对话管理和流式响应，与 Gemini 及其他主流 LLM 无缝衔接。

Google ADK Java 版是 Google 提供的 Java Agent 开发工具包，支持构建、评估和部署复杂的 AI Agent 系统，填补了 Java 生态的 Agent 框架空白。

Google Agent Development Kit (ADK) 是 Google 提供的 Agent 开发框架，支持构建复杂的 AI Agent 系统，提供工具集成、多模态处理等能力。

Google Gemini 官方提供的全栈 LangGraph 快速入门项目，展示如何使用 Gemini 模型和 LangGraph 构建生产级 AI Agent 应用。包含 React 前端和 Python 后端完整实现。

终端中的AI Agent，配备本地工具：编写代码、使用终端、浏览网页。可创建持久化的自主Agent，支持长期记忆和任务追踪。

Griptape 是用于构建和部署 AI Agent 的模块化框架，支持工具链、记忆和多模型集成。

灵活的多接口 AI Agent 框架，支持推理、工具调用、记忆、深度研究、区块链交互和 MCP 协议，可构建从简单对话到复杂研究任务的各类 Agent 应用。

首个全栈开源自进化通用 AI Agent，提供 Manus 和 Genspark AI 的完全本地替代方案，具备自主思考、任务规划、工具调用和知识积累能力，所有数据完全留在本地，不依赖任何云端 API。

统一高效的百种大语言模型与视觉语言模型微调框架，支持 LoRA、QLoRA、RLHF 等多种训练策略，为 Agent 提供定制化模型能力。

CLI-Anything 致力于将所有软件转化为智能体原生的命令行接口，提供统一的 CLI Hub 让 AI 智能体能够自然地与任意软件交互和操作。

OpenHarness 是一个开放式智能体工具平台，内置个人智能体 Ohmo，提供智能体开发、测试和部署的一体化解决方案。

OpenSpace 是一个让 AI 智能体更智能、更低成本、具备自进化能力的平台，通过优化智能体架构和推理流程实现高效的自主进化。

DeepLearning.AI Agentic Workflow 课程的研究 Agent 服务示例，展示智能体工作流的基本实现方式。

Hugging Face 官方推出的 AI Agent 课程，涵盖 Agent 基础概念、框架使用（LangChain、LlamaIndex 等）和实战项目，适合入门到进阶学习。

smolagents 是 Hugging Face 推出的轻量级 Agent 框架，快速构建可调用工具的 LLM Agent。

一个基于 Ruby 的自动化代理平台，可创建监控代理替你执行任务，支持 Twitter、天气、网页抓取等多种场景。

Bee Agent Framework 是一个支持 Python 和 TypeScript 的生产级 AI Agent 开发框架，提供多模态 Agent 构建、工具集成和可观测性能力，帮助开发者快速构建可投入生产的智能体应用。

基于反思机制的智能 PPT 生成框架，采用 Agent 架构实现自动化的幻灯片创建、内容编排和视觉设计，显著提升演示文稿的制作效率。

Inkeep 的 AI Agent 构建平台，支持通过无代码可视化构建器或 TypeScript SDK 创建 AI 助手和多智能体工作流。

通用 CLI Hub 和 AI 原生运行时，将任意网站、Electron 应用或本地二进制文件转化为标准化命令行接口，专为 AI Agent 设计。

开源本地实时语音 AI 系统，支持完全离线运行的实时语音对话，适用于构建私有化的语音助手和语音交互应用。

OxyGent 是京东开源的多 Agent 协作框架，支持灵活的 Agent 角色定义、任务分解和协作编排，适用于企业级 AI Agent 应用开发。

Julep 是面向 AI Agent 的无服务器工作流部署平台，可大规模部署 AI 工作流，被称为 AI Agent 的 Firebase。

KaibanJS 是一个 JavaScript 原生的多 Agent 框架，采用看板式方法管理多智能体协作，支持任务分配、角色定义和并行执行，适合 Web 开发者快速构建多 Agent 系统。

由 Andrej Karpathy 开发的 AI 研究自动化 Agent，能在单 GPU 上自动运行纳米聊天训练研究实验。

KubeAI 是一个 Kubernetes 原生的 AI 推理运算器，支持在生产环境中轻松部署 LLM、VLM、嵌入模型和语音转文本模型，提供弹性扩缩容能力。

基于 LangChain 和 LangGraph 构建的智能体工具框架，配备规划工具、文件系统后端和子智能体派生能力，可处理复杂智能体任务。

LangGraph 是 LangChain 团队推出的 Agent 工作流编排框架，使用图结构定义 Agent 的状态和流转。

LangChain 是一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架。它提供了链式调用、记忆管理、Agent 编排等核心功能，是构建 AI Agent 的首选框架之一。

LangChain4j 是面向 Java 生态的 LLM 集成框架，提供统一 API 接入主流大模型和向量数据库，支持 RAG、工具调用、MCP 协议及 Agent 构建，无缝集成 Spring Boot 等企业框架。

Langflow 是一个可视化的 AI Agent 和工作流构建平台，支持拖拽式设计 Agent 流程、集成多种 LLM 和工具，降低 Agent 开发门槛。

Dify 是一个开源的 LLM 应用开发平台，提供可视化的 Agent 编排界面，支持工作流、知识库和多种模型。

LangGraph 的 Java 移植版本，用于在 Java 生态中构建 AI Agent 架构，无缝集成 LangChain4j 和 Spring AI，支持有状态的图式工作流和复杂 Agent 编排。

Langroid 是一个 Python 多智能体编程框架，通过直观的 Agent-Task-Tool 抽象，支持开发者构建基于 LLM 的多智能体协作应用。

Anda 是一个用 Rust 构建的 AI Agent 框架，注重性能和安全性。支持 MCP 协议集成、可组合工具链和分布式 Agent 执行，为 Rust 生态提供高性能 Agent 开发能力。

Letta（原名 MemGPT）是一个开源框架，用于构建具有高级推理能力和透明长期记忆的有状态 AI Agent。它允许你在服务器中可视化测试、调试和观察 Agent。

基于 Rust 构建的多 Agent 框架，支持多个智能体的构建、部署和协同调度，以高性能和内存安全为设计核心，适合对延迟和资源敏感的生产级多 Agent 系统。

LiveKit Agents 是 LiveKit 推出的实时语音与多模态 Agent 框架，面向电话、语音助手与实时互动场景，适合构建低延迟的语音 Agent 体验。

Agent Starter Python 是 LiveKit 官方提供的 Python 语音 Agent 启动模板，展示了如何使用 LiveKit Agents 框架构建实时语音 AI Agent。支持语音识别、合成和自然语言理解。

Agent Starter React 是 LiveKit 官方提供的 React 语音 Agent 启动模板，展示了如何使用 LiveKit Agents 框架和 React 前端构建实时语音交互的 AI Agent 应用。

LiveKit 是一个开源的实时音视频基础设施项目，为 AI Agent 提供语音交互能力。支持 WebRTC 传输，提供 Agent 框架、SIP 电话和实时转录，是构建语音 Agent 的核心基础设施。

基于 Spring Boot、Java 21 和 Spring AI 的 AI Agent 实战项目，覆盖 RAG、Tool Calling、MCP 和 ReAct 自主规划智能体。

llmware 是一个面向企业的统一 RAG 框架，支持小型专用模型的快速部署，提供知识图谱、文档解析、向量索引和 Agent 工具链，适合构建私有化合规的 AI 应用。

自进化 Agent 框架，从 3300 行种子代码生长出完整技能树，实现全系统控制，token 消耗降低 6 倍。

Mastra 是面向 TypeScript 生态的 Agent 构建平台，集成工作流、记忆、RAG、评测与部署能力，适合构建可扩展的全栈 AI Agent 应用。

自托管的常驻 AI Agent 平台，以容器化方式运行，支持创建多个带长期记忆的机器人，可连接 Telegram、Discord、飞书、Matrix 等平台。

微软官方多语言 Agent 框架，支持 Python 和 .NET，提供图式工作流编排、OpenTelemetry 可观测性和 DevUI 调试工具。

微软出品的 AI 智能体入门课程，包含 12 节循序渐进的动手课程，覆盖智能体核心概念、工具使用和多智能体协作等主题。

RD-Agent 是微软推出的研发自动化 Agent，专注于数据驱动和模型驱动的 AI 研发流程。通过 AI 驱动数据和模型开发，实现高价值研发过程的自动化，提升工业生产力。

Microsoft Semantic Kernel 是一个轻量级 SDK，让你能够将 AI 大语言模型与传统编程语言结合，构建 AI Agent 应用。

TaskWeaver 是微软开源的代码解释器式 Agent 框架，适用于数据分析与复杂任务自动化。

Mirascope 是一个轻量级 LLM 开发库，采用类型安全的 Pythonic 方式构建 LLM 应用，强调简洁而非框架约束。

面向个人 AI Agent 的智能模型路由系统，通过动态选择最优 LLM 模型来降低高达 70% 的调用成本，支持多种主流模型提供商的无缝切换。

生产就绪的 AI Agent 框架，内置工具调用、持久记忆、并发控制和事件驱动可观测性能力。

Rust 编写的安全持久化个人 Agent 服务器，单二进制文件，支持沙盒执行、多 LLM 提供商、语音、记忆和 MCP 工具。

Motia 是一个将 API、后台任务、Agent 与工作流统一建模的 TypeScript 平台，适合希望用单一工程结构构建业务逻辑和 Agent 自动化的团队。

完全本地化、自托管的 AI Agent 平台，在消费级硬件上运行，提供 OpenAI Responses API 的完整替代方案，强调隐私和灵活性。

基于 OpenAI API 的简洁通用 AI 智能体，提供轻量级的自主智能体实现，适合学习和快速原型开发。

面向 AI 时代的应用引擎，提供多线程、AI 原生运行时和持久化场景图，支持智能体实时审视和修改应用结构。

Neuron AI 是一个 PHP 语言实现的智能体框架，用于构建生产级 AI 应用。支持连接 LLM、向量数据库和记忆系统，开发者可以快速创建能与数据交互的智能 Agent。

NousResearch 推出的自主 AI Agent 框架，支持多种 LLM 后端，能够随用户需求不断成长和适应。

OctoTools 是一个带有可扩展工具集的智能体框架，专注于复杂推理任务，支持通过工具卡片系统灵活组合多种推理能力。

GitAgent 是一个框架无关的、基于 Git 原生的 AI Agent 定义标准，将 Agent 的身份、规则、记忆、工具和技能以版本化文件的形式存储在 Git 仓库中，实现 Agent 的可复现与可协作。

Open Lovable 是一个开源的对话式应用生成实验项目，展示了如何把 Agent 式交互、生成式 UI 和快速原型结合起来，适合研究产品化 Agent 体验。

OpenAI Agents JS 是 OpenAI Agents SDK 的 JavaScript 版本，为前后端 JS/TS 场景提供工具调用、状态编排与 Agent 运行接口，适合 Web 生态集成。

OpenAI 官方推出的轻量级多 Agent 工作流框架，支持构建复杂的多步骤 AI Agent 应用，提供工具调用、Agent 交接、安全护栏等核心功能。

OpenAI Agents SDK 是 OpenAI 官方提供的 Agent 开发工具包，支持构建多步骤工作流的 AI Agent，提供工具调用、状态管理等核心功能。

OpenAI Realtime Agents 是基于 Realtime API 构建的高级 Agent 模式演示项目，展示了实时语音交互、多 Agent 协作等前沿 Agent 架构的最佳实践。

自主 LLM Agent 框架，支持复杂任务的自动分解、工具调用与多步推理，由 OpenBMB 团队开发

专注于 Agent 协作的 AI Agent 框架，提供简洁的 API 设计和文档驱动的开发方式，支持多 Agent 间的任务分解、协调和结果聚合，适合构建复杂的多 Agent 协作系统。

OpenRLHF 是一个高性能的 Agent 强化学习框架，基于 Ray 和 vLLM 提供 PPO、DAPO、REINFORCE++ 等算法，支持 Agent 和 VLM 的大规模训练。

OpenRouter Agents 是 OpenRouter 面向多模型 Agent 场景提供的平台能力，强调模型路由、工具调用与统一接入层，适合需要跨模型编排的 Agent 应用。

原生 macOS AI 智能体平台，支持任意模型、持久记忆、自主执行和加密身份验证，完全离线运行。

Learn Agentic AI 是一个系统学习 AI Agent 开发的教程仓库，涵盖从基础概念到高级实践的完整路径。包含 OpenAI Agents SDK、LangGraph、MCP 协议等核心技术的实战项目。

面向企业工作流自动化的智能体 AI 框架，通过 LLM 驱动的自动化流水线处理代码审查、DevOps 等企业级任务。

Phidata 是一个构建 AI Agent 的框架，支持记忆、知识和工具集成，让 Agent 更智能、更有用。

PydanticAI 基于类型系统构建 Agent，强调可验证的数据结构、工具调用与生产级可靠性。

面向 AI 智能体、协作应用和持久执行的有状态工作负载运行时基础设施，提供可靠的 Actor 模型抽象。

领先的Claude Agent编排平台，支持部署智能多Agent群组、协调自主工作流程、构建对话式AI系统。具备企业级架构、分布式群集智能、RAG集成，原生支持Claude Code和Codex集成。

ROMA (Recursive-Open-Meta-Agent) 是一个元智能体框架，用于构建高性能多智能体系统，支持递归式任务分解与协调。

AutoGPT 是一个自主 AI Agent，能够自动完成用户指定的任务。它会自主思考、规划并执行步骤，是 AI Agent 自主性的里程碑项目。

Spring 官方推出的 AI 工程应用框架，为 Java 和 Spring 生态提供统一的 LLM 集成、向量存储、函数调用、RAG 和 Agent 开发能力，支持 OpenAI、Anthropic、Ollama 等主流模型提供商。

开源自主编程 Agent，7x24 小时驻留在机器上自动维护应用运行状态，基于 Rust 构建。

Arrow 是面向 Agentic 时代的前端 UI 框架，体积小巧、性能优异，内置 WASM 沙箱实现安全代码执行，专为构建 AI Agent 交互界面而设计。

DSPy 是声明式 LLM 编程框架，强调可优化的提示与程序结构，适合构建复杂 Agent 流程。

Strands Agents SDK 是 AWS 开源的 Agent 框架，采用模型驱动的方法构建 AI Agent，内置工具使用、对话记忆和多 Agent 协作能力。

GPT Researcher 是一个自主研究 Agent，能够自动搜集、整理和分析信息，生成详尽的研究报告。

腾讯开源的 LLM 驱动的文档理解与语义检索框架，基于 RAG 范式实现深度文档分析和上下文感知问答。

AppAgent 是基于 LLM 的多模态智能体框架，让 AI 能够像人类一样操作智能手机应用，支持触控交互和自主探索。

新一代个人 AI 助手平台，基于 LLM、RAG 和 Agent 循环驱动，支持计算机控制、浏览器自动化和编码 Agent，提供完整的多模态交互体验。

Rust 编写的响应式 AI Agent 运行时，用于构建持久化、高可靠的智能代理系统。

LangChainGo 是 Go 语言版本的 LangChain 框架，提供构建 LLM 驱动程序的最简方式，支持链式调用、Agent 和工具集成。

trpc-agent-go 是一个高性能的 Go 语言 AI Agent 框架，支持 LLM 集成、工具调用、多步推理和工作流编排，适合在微服务架构中构建企业级 Agent 系统。

AI Agent源码深度研究报告，系统性地分析主流AI Agent框架的架构设计、核心原理和实现细节。

Vercel AI SDK 是一个面向 TypeScript 的 AI 开发工具包，由 Next.js 团队打造。提供构建 AI 应用和 Agent 的核心抽象，支持流式输出、工具调用、多模态和 Agent 编排，是 React/Next.js 生态的首选 AI 框架。

用于深度金融研究的自主Agent。自动分析财务报告、市场数据、公司财报，生成投资建议和风险评估报告。

VoltAgent 是一个面向现代 TypeScript 生态的 Agent 平台，聚焦工作流、工具编排与应用集成，适合构建生产级 Web Agent 与自动化产品。

基于 Pydantic AI 的深度 Agent 框架，支持工具调用、沙箱执行、多智能体团队、技能、检查点和长上下文能力。

轻量级 AI Agent 框架，内置记忆系统、工具调用和思维树推理能力，支持多 Agent 协作和自主学习，兼容 OpenAI、DeepSeek、Qwen 等主流大模型，集成 MCP/SSE 协议。

Agentica 是一个 TypeScript AI 函数调用框架，利用编译器技术增强 LLM 的工具调用能力，通过类型安全的 Schema 自动生成函数调用，适合构建高可靠性的 AI Agent 后端。

智能自动化和多Agent编排框架，专为Claude Code设计。支持自动化工作流程、任务协调和智能代理系统构建。

基于 Java 21、Spring Boot、Spring AI、RAG、Tool Calling 和 MCP 的通用 AI 智能体，支持多轮对话和持久化记忆。

开源AI Agent桌面平台，一键下载模型并集成闭源LLM，支持离线RAG知识库和深度研究能力，数据完全本地化，支持Windows、Mac和Docker。

Fay 是一个帮助数字人连通业务系统的 Agent 框架，支持 2.5D/3D 数字人、移动端和网页端。兼容 OpenAI 和 DeepSeek 等大语言模型，提供完整的数字人 Agent 开发解决方案。

YoMo 是一个无服务器 AI Agent 框架，基于地理分布式边缘 AI 基础设施构建，采用低延迟流处理架构，支持实时 Agent 编排和 MCP 工具集成，适用于边缘计算场景下的 Agent 部署。

Open-AutoGLM 是一个开放的手机 Agent 模型与框架，支持 AI 自主操控手机界面完成任务，解锁 AI Phone 体验。

一个用 Rust 构建的快速、轻量且完全自主的 AI 个人助手基础设施，支持任意操作系统和平台部署。

CowAgent（原名 chatgpt-on-wechat）是基于大模型的超级 AI 助理框架，支持主动思考、任务规划、工具调用、长期记忆和多 Agent 协作，可接入微信、飞书、钉钉等多渠道。