agentic-ai

超快速且易用的執行時驗證與序列化，透過轉換實現。

Nexent 是一個零程式碼平台，利用 Harness Engineering 原則自動生成生產級 AI 代理，統一工具、技能、記憶與編排，內建約束、回饋迴路與控制平面。

Agent OS：代理自行變得更聰明。我們只負責介面：等級指令與預期結果不會寫入成功合約。面試篩選、階段評估、預算演化迴圈。MCP 伺服器，支援 13 種執行環境：Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、OpenCode、Copilot、Kiro 等。

⚡️下一代個人 AI 助手，採用 LLM、RAG 與代理迴圈，支援電腦使用、瀏覽器使用與程式碼代理，示範：https://demo.openagentai.org

構建分佈式、面向生產、長期運行的代理

開源 Agent 載具：將 LLM 轉化為工作 Agent 的執行期層

開源個人雲端作業系統，為始終在線代理設計

使用 ML、LLM 和 Vision LLM 的結構化數據提取、指令調用和代理工作流

安裝、執行並部署你自己的去中心化 AI 代理服務

一個用於反思式 PowerPoint 生成的代理框架

Eko (Eko Keeps Operating) - 用自然語言構建可生產使用的代理工作流 - eko.fellou.ai

一個事件驅動框架，用於構建和協調多代理 AI 系統。它實現了 AI 代理與實際數據源和系統的無縫集成，支持複雜的多步工作流程

機器學習與代理式 AI 資源、實踐與研究

AG2（前稱 AutoGen）：開源 AgentOS。加入我們：https://discord.gg/sNGSwQME3x

RLinf：面向具身與代理 AI 的強化學習基礎設施

Agenta 是一個工作空間，您和您的團隊可以在此構建代理和自動化流程。

DeepAnalyze是第一個自主式LLM，用於自動化數據科學。🎈你的AI數據分析師，自動分析大量數據，一鍵生成專業分析報告！

Koog 是一個 JVM（Java 和 Kotlin）框架，用於構建可預測、容錯且企業級的 AI 代理，跨所有平台——從後端服務到 Android、iOS、JVM，甚至瀏覽器環境。Koog 基於我們的 AI 產品專業知識，提供針對複雜 LLM 和 AI 問題的成熟解決方案

受生物啟發的認知記憶引擎 — 圖形 RAG 的新範式。

JVM 的代理框架，發音為 Em-BAY-bel /ɛmˈbeɪbəl/

使用 Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) 設計模式與 Agent-Native Cloud 技術學習 Agentic AI：OpenAI Agents SDK、Memory、MCP、A2A、Knowledge Graphs、Dapr、Rancher Desktop 與 Kubernetes

AI 編碼代理的行動應用程式自動化與驗證。CLI、MCP 伺服器與類型化 Node.js API，支援 iOS、Android、HarmonyOS、TV、網頁、macOS 與 Linux。

🚀 2026最系統的AI Agent速成指南｜智能體實戰教程 · 完整學習路徑 + 實戰項目 + 面試題庫 · 對標大模型應用開發工程師職位 · 覆蓋LangChain / LangGraph / Coze / Dify / MCP / skills / LLM / RAG / 提示詞 · 企業級部署與微調 · 從0到企業級落地 + 從學習到上線項目 + 面試準備一體化

35 個生產級代理式 AI 架構（Reflexion、LATS、GraphRAG、MemGPT、Voyager、BrowserAgent 等）— 一個 Python 函式庫與可執行教科書，支援多供應商 LLM 並附 17 項任務基準排行榜

為 LLM 優化推理代理

🚀 一個開源、實作導向的課程，彌合基礎 RL 概念與 LLM 對齊、RLVR 及進階代理系統之間的差距

TimeGPT-1：可投入生產的預訓練時間序列基礎模型，用於預測與異常偵測。生成式預訓練變壓器在超過 100B 個資料點上訓練，能準確預測零售、電力、金融與 IoT 等多個領域，只需幾行程式碼 🚀

使用 LangGraph 構建的模組化 Agentic RAG — 在幾分鐘內學習檢索增強生成（RAG）代理。

🛠️ 用於 harness 工程的優秀工具與指南

一個用於開發工作的持久性工作區，能夠自我改進並跨工作階段持續運作。