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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。

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。

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。

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。