openclaw

自我演化的記憶作業系統，供 LLM 與 AI 代理使用：超持久記憶、混合檢索與跨任務技能重用，節省 35.24% 令牌，支援 DeepSeek Harness。

Deeplake 是為代理設計的 AI 資料執行環境。它提供無伺服器的 Postgres 與多模態資料湖，實現可擴展的檢索與訓練。

📡 你的 AI 驅動新聞雷達。每日生成英文與中文簡報。

PraisonAI 🦞 — 雇用 24/7 AI 勞動力。停止編寫樣板程式，直接部署具記憶、RAG 與支援 100+ LLM 的自主學習代理，僅需 5 行程式碼即可上線

從自然語言生成 draw.io 圖表 — 11 個預設（UML、SysML/MBSE、BPMN、網路、C4…），36 個工具：程式碼庫/CI/基礎設施轉圖、圖像→可編輯圖表、心智圖、構建動畫、執行視圖壓縮、點擊式執行手冊。視覺自檢，10,000+ 形狀。匯出 PNG/SVG/PDF/JPG。

使用 Python 構建自主 AI 代理

ClawX 是一款桌面應用，提供 OpenClaw AI 代理的圖形介面，將基於 CLI 的 AI 編排轉變為桌面體驗，無需使用終端機。中國網站 https://clawx.com.cn。

將你的代理與 Harness 連接至任何提供者 🦚

像 OpenClaw 的像素辦公室：將隱形工作狀態轉換成有角色、每日筆記與客座代理人的舒適小空間。程式碼採 MIT 授權；藝術素材僅供非商業學習使用。

永久免費的 LLM API 列表（API 金鑰）。

OpenSquilla — 以相同預算提供更高智慧密度的代幣高效 AI 代理

專為自主 Agent 設計的 Agent 原生 LLM 路由器。一個錢包搞定所有前沿模型，小於 1 毫秒本地路由，透過 x402 進行 Base 與 Solana 上的 USDC 支付。

網文/小說寫作 skill 包，涵蓋長短篇網路小說的掃榜、拆文、寫作、去 AI 味、封面圖全流程 | 一站式長短篇網路小說技能套件

🐬DeepChat - 將強大 AI 連結至個人世界的智慧助理

桌面上屏幕感知 AI 助手。使用當前應用上下文、多個 LLM 以及 MCP 工具，協助你跨應用執行操作

自行託管的 AI 代理控制平面：分派任務、審核執行、追蹤支出，並操作 OpenClaw、Claude Code、Codex 等執行環境

統一即時搜尋引擎技能，供 AI 代理使用。支援一般網頁搜尋、垂直領域搜尋、平行批次搜尋與完整頁面內容擷取。

開源、桌面級 AI 代理，能完成實際工作——資料分析、簡報、文件、影片與網路研究。基於 OpenClaw；在您的真實桌面上執行工具，並可透過微信、飛書、釘釘與 Telegram 從手機下指令。

🐧 更完整、更優雅的 Linux Clash / Mihomo 代理運行平台

Claude Code + OpenClaw + Codex 中文教程 | 39 篇完整教程 + 1 張速查卡 | 超過 80 萬內容量 | 1500+ 實作示例 | AI 程式碼 / 代理 三線學習路徑

MimiClaw：在 5 美元晶片上運行的硬體代理作業系統，無 OS（Linux）、無 Node.js、無 Mac mini、無 Raspberry Pi、無 VPS

⚡️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

Browser automation CLI built for AI agents. Break through anti-bot walls, hand off to humans across platforms when stuck. Parallel multi-task execution, independent multi-session operation, isolated multi-account browsing.

开源协作多代理 OS，通过 Matrix 房间实现透明的人机协同任务协调

代理間商務的信任層——自然語言授權、ERC-7710 委派權限、x402 付款、托管與爭議解決，作為一個開放、全能的 Agent Skill / Claude Code 插件。

🛰️ 從終端追蹤 AI 編碼代理的 token 使用量。🏅 全球排行榜追蹤數兆 token。

Agent Skills 终极指南：快速入门、资源推荐、精选技能与实用工具

一個用於反思式 PowerPoint 生成的代理框架

自託管、開源的企業代理技能註冊中心。發布與版本化技能包，使用 RBAC 和審計日誌治理，通過 Docker 或 Kubernetes 在本地部署

從零開始玩轉 OpenClaw：最全面的中文教學，涵蓋安裝、設定、實戰案例和避坑指南（GitHub 版）