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将你的 Agent 和产品连接到 1000 多个 API。

面向 Agent 的 AI 搜索引擎与 MCP 服务，单 Rust 二进制文件支持代码、文档的向量与混合检索。

面向 AI Agent 的单文件无服务器记忆层，用于替代复杂 RAG，提供即时检索与长期记忆。

多智能体（Multi-Agent）框架，模拟 AI 软件公司流程，迈向自然语言编程。

面向 AI Agent 的开源运行时环境。

统一的工作区平台，让各类开源模型协同为你完成各种任务。

智能体技能（Agent Skills）的规范标准与文档指南。

实用的 Codex 技能精选列表，用于通过 Codex CLI 和 API 实现工作流自动化。

为你的 Agent 赋予连接并调用 Hugging Face 生态的能力。

开源的 AI 智能体操作系统（Agent Operating System）。

专为检测并捕获 Agent 生成的低质 React 代码而设计的检查工具。

全自主自演进科研工具，支持通过对话输入 Idea 并自动生成论文。

面向初学者的 18 节实战课程，带你系统入门 AI Agent 构建。

涵盖 Prompt 工程、上下文工程、RAG 与 AI Agent 的全套指南、论文及学习资源。

开源可扩展的 AI Agent，可结合任意 LLM 实现代码安装、运行、编辑与测试，超越单纯的代码补全。

Apache Texera 是一款面向人机协同数据科学的可视化工作流平台，解决复杂数据分析门槛高及协作难的问题。它通过直观 GUI 让用户构建分析流程，并结合能理解自然语言的 AI Agent 辅助任务。核心功能包括工作流实时协作编辑、运行时调试、多语言原生支持（Python/Java）以及支持云端扩展的并行大数据处理引擎。

构建可交付生产级用户的高可用 LLM 软件的设计原则与规范指南。

原生 macOS AI Agent 框架，基于 Swift 构建，完全离线开源，支持任意模型、持久化记忆、自主执行与加密身份。

macOS CLI 及 MCP 服务端，供 AI Agent 截屏并通过本地或远程模型进行视觉问答。

开源本地优先的 AI 日记应用，支持图文语音记录与时间线整理，数据保留在设备端。