一个基于 Model Context Protocol (MCP) 的简单、可组合的框架，用于构建智能代理。它旨在通过 MCP 服务器来管理代理的生命周期，并提供构建生产就绪的 AI 代理的简单模式。
nndeploy是一个简单易用、高性能、支持多端的AI推理部署框架。主要解决以下模型部署中的痛点。
通过标准的 OpenAI API 格式访问所有的大模型，统一 API 适配，可用于 key 管理与二次分发。
AI模型接口管理与分发系统，支持将多种大模型转为OpenAI格式调用、支持Midjourney Proxy、Suno、Rerank，兼容易支付协议，可供个人或者企业内部管理与分发渠道使用，本项目基于One API二次开发。
Dify 是一个易用的 LLMOps 平台，旨在让更多人可以创建可持续运营的原生 AI 应用。Dify 提供多种类型应用的可视化编排，应用可开箱即用，也能以“后端即服务”的 API 提供服务。
Magentic-UI 是一个以人为本的界面的研究原型，由多代理系统提供支持，可以在 Web 上浏览和执行作，生成和执行代码，以及生成和分析文件。 Magentic-UI 对于需要在 Web 上执行作（例如，填写表单、自定义食品订单）、在未被搜索引擎索引的网站中进行深度导航（例如，过滤航班、从个人站点查找链接）或需要 Web 导航和代码执行的任务（例如，从在线数据生成图表）的 Web 任务特别有用。
Dify 是一个易用的 LLMOps 平台，旨在让更多人可以创建可持续运营的原生 AI 应用。Dify 提供多种类型应用的可视化编排，应用可开箱即用，也能以“后端即服务”的 API 提供服务。
Crawl4AI旨在让网页爬取和数据提取变得简单而高效。无论构建复杂的 AI 应用程序还是增强大语言模型，Crawl4AI 都能提供简化工作流程所需的工具。凭借完全的异步支持，Crawl4AI 可确保爬取任务快速、可靠且可扩展。
Opik 是一个用于评估、测试和监控 LLM 应用程序的开源平台。由 Comet 建造。从 RAG 聊天机器人到代码助手，再到复杂的代理管道等等，通过跟踪、评估和仪表板构建运行得更好、更快、更便宜的 LLM 系统。
用于构建 MCP（Model Context Protocol）服务器和客户端的 Python 框架，帮助开发者以更快速、简洁的方式向 LLM 暴露数据资源和工具。
让 AI 像人一样操作电脑（如 macOS、Windows、Linux、Android），可自动完成复杂的 GUI 操作任务的 AI Agent 框架。它采用“通用体+专家体”组合架构，支持主动分层规划。
一个专为 AI 智能体设计的高性能操作系统虚拟化与控制框架。它通过轻量级、近乎原生速度的虚拟容器，让 AI Agent 能够在完全隔离的 macOS 或 Linux 环境中自动执行“用电脑”任务，如操作应用、上网、写代码、自动化复杂办公流程等，并内置多种主流 LLM（大模型）接口。
使用微信聊天记录微调大语言模型，使用微信语音消息大模➕0.5B大模型实现高质量声音克隆，并绑定到微信机器人，实现自己的数字分身。数字克隆/数字分身/声音克隆/LLM/大语言模型/微信聊天机器人/LoRA
微软专为 CPU 本地推理和极致压缩（低比特）大模型设计的推理框架。它支持对 1-bit/1.58-bit 量化模型进行高效、低能耗的推理，兼容 BitNet、Llama3-8B-1.58、Falcon3 等模型，无需 GPU。
一个高性能、开源的 Python 库，用于构建多模态智能代理。通过统一大语言模型的 API，并赋予它们记忆、知识、工具和推理等强大功能。该项目速度快、内存占用少，支持文本、图像、音频和视频等多种内容形式，以及多代理、结构化输出，兼容几乎任何模型和服务供应商。