聚合流行与值得关注的 Agent 框架与产品;附简介、链接、使用帮助与场景探索(Mock,阶段二对接 API)。
面向开发者的命令行 Agent 框架,支持插件与多模型路由。
用图结构表达循环、分支与人机协同,适合复杂工作流与可恢复执行。
链式调用、工具绑定、RAG 与 Agent 执行器,生态插件丰富。
在沙箱里读代码、跑命令、提 PR,面向软件工程任务。
可视化编排 Agent/工作流,支持自托管与团队协作。
为 Next.js/React 提供 `useChat`、工具流与多模型适配,适合全栈 Agent UI。
强调可控上下文与工具 schema,适合嵌入现有后端。
以索引与查询引擎为基础,支持 Agent、Workflow 与多模态管线。
以可对话的 Agent 为核心,支持人机混合与群聊式任务分解。
官方提供的构建与评估 Agent 的工具链,与 Gemini 等模型协同。
Fair-code 自动化平台,可接 HTTP、数据库与 OpenAI 等 AI 步骤。
用「船员」角色分工完成复杂工作流,Python 生态友好。
由 Pydantic 团队推出,强调结构化输出、依赖注入与可测试性。
将 LM 与终端/编辑器动作结合,在 SWE-bench 类任务上表现突出。
极简代码优先,支持代码执行型 Agent 与工具调用。
用模型理解页面结构并操作 DOM,适合表单与抓取。
让模型在本地运行代码、读写文件,需自行限制权限与目录。
为 Agent 设计持久记忆与自编辑上下文,适合长周期助手。
拖拽式 UI 生成链路与 Agent,可导出与自托管。
用固定角色与 SOP 把需求拆成设计、任务与代码,适合实验性项目生成。
强调速度与内存占用,适合大量并行 Agent 与实时场景。
将技能封装为插件,用 Planner 串联,适合 .NET/Java/Python 企业集成。
工作流、Agent、RAG 与可观测性一体,偏向应用层工程化。
Pipeline、Agent、工具与文档存储抽象,Python 与生产部署友好。
可视化构建聊天机器人,可接多种渠道与函数调用。
以对话方式浏览与编辑代码,适合小步迭代。