出色的AI代理
人工智能代理框架、工具、平台、研究论文和资源的精选列表。
AI代理是使用LLM进行推理、计划和采取行动的自治系统。该列表追踪了快速发展的生态系统。
贡献： PR欢迎！阅读 贡献指南 第一。
______________________________________________________________________
目录
______________________________________________________________________
框架和库
多代理编排
- AG2 --AutoGen的继任者。具有改进API的多代理框架。
- Agent Swarm --AI编码助手的多代理编排（Claude Code、Codex、Gemini CLI）。负责Docker隔离、复合内存和Slack与GitHub集成的领导/工作人员协调。
- AgentField --开源控制平面，使AI代理可作为微服务调用。路由、协调、内存、异步执行和加密审计跟踪。支持Python、Go和TypeScript。
- 智能体域 --阿里巴巴的生产就绪代理框架，具有基本抽象、内置微调支持和可视化拖放界面。
- AgNO --代理软件的编程语言。大规模构建和管理多代理系统。
- 自动生成 --微软的多代理对话框架。支持复杂的代理拓扑结构。
- 骆驼 --用于角色扮演和多智能体合作的通信代理。第一个LLM多代理框架。
- 船员AI --基于角色的多代理框架。具有角色、目标和背景故事的代理。
- 鹿流 --ByteDance的开源长期SuperAgent工具。为几分钟到几小时的任务编排子代理、沙盒、内存、工具和技能。使用v2.0（2026年2月）在GitHub Trending上排名第一。
- 迪莫斯 --物理空间的代理操作系统。构建多智能体系统，通过自然语言控制类人、四足动物、无人机和其他硬件。
- 谷歌代理开发工具包（ADK） --谷歌的开源、代码优先的Python框架，用于构建支持A2A的多代理系统。
- LangGraph --以图形形式表示有状态的代理工作流。LangChain生态系统的一部分。
- 玛斯特拉 --TypeScript是第一个具有工作流、RAG和集成的AI代理框架。
- MetaGPT --多代理框架，模仿具有角色（PM、架构师、工程师）的软件公司。
- Microsoft代理框架 --用于构建、编排和部署多代理工作流的框架（Python+.NET）。
- 米罗鱼 --用于预测和预报的简洁通用的群体智能引擎。上传种子材料，用自然语言描述目标，获得详细的预测报告和交互式模拟。
- OpenAI代理SDK --OpenAI的多代理编排生产框架，带有交接和护栏。
- 鲁弗洛 --为Claude优化的代理编排平台。具有自学习集群、分布式智能、RAG集成和本地Claude Code/Code集成。以前是克劳德流。
- 语义内核 --微软的AI编排SDK。插件、计划器和内存。
- 群集 --OpenAI的轻量级多代理框架（教育）。
单智能体
- 通用代理 --自我进化的代理，从约3K行种子代码中生长出自己的技能树。9个原子工具，用于全系统控制（浏览器、终端、文件系统、屏幕视觉），具有自动技能结晶功能。
- 干草堆 --带有代理管道的端到端NLP框架。
- 导师 --LLM的结构化输出。对于可靠的工具使用至关重要。
- 链浪 --最流行的LLM应用程序框架。代理、链、工具。
- 骆驼索引 --LLM应用程序的数据框架。强大的RAG和数据代理支持。
- 派迪AI --GenAI代理框架，Pydantic方式。类型安全，生产就绪。
- 烟雾剂 --Hugging Face的轻量级代理库。约1000行重点代码，易于理解和扩展。
代码代理
- 教唆者 --终端中的AI配对编程。
- 克劳德代码 --Anthropic的代理编码工具。基于终端，擅长复杂的重构和多文件更改。
- 法典 --OpenAI基于云的编码代理。在沙盒环境中运行任务，与GitHub集成。
- 光标 --具有代理功能的AI第一代码编辑器。
- 德文 --Cognition的自主软件工程师。具有浏览器、编辑器和终端的完整环境。
- Gemini CLI --开源AI代理将Gemini直接带入您的终端。
- --AI将程序员与代理模式配对，用于多文件编辑、终端命令和自主任务执行。
- 基罗 --AWS的规范驱动的AI编码IDE。三个阶段：指定、计划、执行工作流。
- 迷你编码代理 --Sebastian Raschka的最小可读Python编码代理工具。在一个小型、可破解的代码库中解释编码代理的核心组件。
- 打开SWE --LangChain的开源异步云编码代理。连接到GitHub仓库，通过Slack或Linear从问题中委派任务。
- 开放之手 --AI软件开发代理（前身为OpenDevin）。
- OpenHands软件代理SDK --用于构建代码代理的模块化Python SDK。本地或临时工作区、可组合工具为OpenHands CLI和云提供支持。
- SWE代理 --普林斯顿大学软件工程代理。
- 帆板运动 --Codeium的AI原生IDE，具有代理级联流。
个人AI代理
- 爪友 --阿里巴巴的开源个人人工智能代理工作站。支持多通道工作流、MCP技能、本地/云LLM和持久内存。
- 赫尔墨斯代理 --Nous Research的开源自我改进个人人工智能代理。闭环学习、多平台网关（Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal）、MCP集成和cron调度。
- 龙虾 --开源个人AI代理，具有工具使用、浏览器控制、消息集成和持久内存。
浏览器代理
- 浏览器使用 --使用AI代理控制浏览器。最流行的浏览器自动化框架。
- 剧作家 MCP --Anthropic通过MCP实现浏览器自动化。
- 舞台工作人员 --Browsebase的AI驱动的浏览器自动化框架。
- UI-TARS桌面 --ByteDance用于桌面自动化的多模式AI代理堆栈。
研究代理
- GPT研究员 --自主代理，用于使用任何LLM对任何主题进行深入研究。
- 自动搜索 --Andrej Karpathy的开源框架，用于运行人工智能代理，这些代理可以在一夜之间自主地对单个GPU模型训练实验进行研究。
- 困惑 --开源AI驱动的应答引擎（困惑替代品）。
平台和低代码
- 活性片 --开源AI工作流自动化，为代理提供400多台MCP服务器。
- 亚马逊基岩代理商 --AWS托管代理服务。
- 万物皆可LLM --一体式桌面和Docker AI应用程序，内置RAG、代理和MCP。
- 拟人克劳德+工具使用 --Claude的函数调用和代理功能。
- 克劳德管理代理人 --Anthropic的托管代理执行环境（公开测试版，2026年4月）。有状态会话、内置沙盒和工具执行，无需管理自己的基础设施。
- Azure AI Foundry --具有代理功能的全栈AI平台。
- 公司简介 --1000多个工具包、身份验证管理和用于AI代理的沙盒工作台。
- 迪菲 --带有可视化代理构建器的开源LLMOps平台。
- 谷歌顶点AI代理生成器 --Google Cloud的代理开发平台。
- MaxKB --用于构建企业级代理的开源平台。
- 微软复制品工作室 --低代码代理构建器。与M365、动力学、动力平台集成。
- n8n --具有本地AI代理功能和MCP支持的工作流自动化。
- OpenAI助手API --OpenAI的托管代理平台，带有工具和检索功能。
- 相关性AI --无代码AI代理平台。
- Trigger.dev --构建和部署完全托管的AI代理和工作流。
代理基础设施
工具协议
- 代理2代理协议（A2A） --谷歌用于代理间通信和发现的开放协议。Linux基金会项目。
- 背景7 --MCP服务器，用于LLM的最新代码文档。
- --GitHub为AI代理提供的官方MCP服务器。
- 模型上下文协议（MCP） --Anthropic将人工智能与工具和数据连接起来的标准。
- OpenAI函数调用 --LLM工具使用的事实标准。
代理技能和工具
- Google代理CLI --CLI和技能包，将任何编码助手（Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cursor）变成在Google Cloud上创建、评估和部署AI代理的专家。
- 力量技能 --用于AI代理的PowerShell自动化工具包。Windows上的结构化JSON控件——Outlook、Edge浏览器、桌面和系统操作。
内存和状态
- 后见之明 --学习的智能体记忆：用于具有持久、个性化回忆的AI智能体的最先进的记忆层。
- 莱塔 --具有长期记忆的状态代理（以前称为MemGPT）。
- Mem0 --AI代理的通用存储层。持久性、情境性。
- 记忆体 --代理本机内存基础结构。LLM不可知层，将代理执行和对话转化为生产系统的结构化、持久状态。
- ReMe --阿里巴巴为代理商提供的内存管理工具包（前身为MemoryScope）。基于文件和基于向量的内存，具有动态过程内存框架。
- 泽普 --AI助手的长期记忆。
监测和可观察性
- 阿里兹凤凰 --ML和LLM可观察性。
- 未来AGI --开源、端到端、可自托管的平台，用于评估、观察和改进LLM和AI代理应用程序。在一个堆栈中跟踪、评估、模拟、数据集、网关和护栏。
- 螺旋线 --LLM可观察性和成本跟踪。
- 浪伏 --开源LLM可观察性。痕迹、撤离、及时管理。
- 朗匠 --LangChain的调试和监控平台。
数据提取
向量数据库
- Azure人工智能搜索 --具有矢量+混合功能的企业搜索。
- 色度数据库 --轻量级嵌入数据库。
- 松果 --管理矢量数据库。
- Qdrant --高性能矢量搜索。
- Weaviate --开源矢量数据库。
沙盒和执行
- 代托纳 --用于运行AI生成代码的安全和弹性基础设施。
- 苯甲酸雌二醇 --AI代理的云沙盒。安全的代码执行环境。
- 立方体沙盒 --腾讯云为AI代理提供的即时、并发、安全、轻量级的基于Rust的沙盒。亚秒级冷启动，对工具执行和代码解释器进行强隔离。
- --在GitHub Actions中运行的AI代理。基于Markdown的工作流定义。
- Moltworker --Cloudflare的开源框架，用于在具有沙盒执行的Workers上部署个人AI代理。
- 幻影 --AI代理的统一虚拟文件系统。为代理提供跨本地、云和临时存储的一致沙盒视图。阿帕奇-2.0。
- SmolVM --用于代码执行、浏览器使用和AI代理的开源microVM沙盒基础设施。macOS/Linux支持、快照、暂停/恢复和持久环境。阿帕奇-2.0。
评估与测试
- AgentBench --清华的多维代理基准。
- 代理 板 --多轮代理评估平台。
- 盖亚 --Meta对通用人工智能助理进行基准测试。
- 长测试 --提供安全有效语言模型的测试框架。
- 规则 --评估语言模型中规则遵循的基准。
- SWE长椅 --软件工程代理的基准。
- ToolBench --工具使用能力的基准。
- 工具Emu --基于LM的仿真框架，用于使用工具识别代理的风险（ICLR'24）。
- UQLM --LLM的不确定性量化。基于UQ的幻觉检测。
安全与治理
- 代理治理工具包 --微软为人工智能代理提供的运行时治理基础设施。确定性策略执行、零信任身份、执行沙盒和SRE。涵盖了Python、TypeScript、。NET、Rust和Go。
- 代理安全 --LLM漏洞扫描器和AI红队工具包。
- 人类宪法AI --通过宪法自我提高AI安全性。
- Azure AI内容安全 --AI输出的内容审核。
- 护栏AI --LLM输出的验证框架。
- 铁幕 --自主AI代理的开源安全层。在隔离的VM中运行代理，以防止快速注入和流氓行为。
- 朗费尔 --用于LLM偏见和公平性评估的Python库。
- LLM警卫 --LLM交互的安全工具包。
- NeMo护栏 --NVIDIA的可编程护栏。
- 快速注射 --LLM对即时攻击鲁棒性的定量分析框架（NeurIPS'22最佳论文）。
- 断然拒绝 --快速注射检测。
- 安全RLHF --通过从人类反馈中安全强化学习进行约束值对齐。
研究论文
调查与概述
- 基于大型语言模型的代理的兴起和潜力 （2023）——基于LLM的代理商综合调查。
- 基于大型语言模型的自主代理研究综述 （2023）——代理架构的系统回顾。
- Agent AI：探索多模态交互的视野 （2024）——微软研究院关于代理人工智能的调查。
Agent体系结构
- ReAct：推理与行动的协同 （2023）——基础理性+行为范式。
- 工具型 （2023）-教授法学硕士自主使用工具。
- 旅行者 （2023）-《我的世界》中的终身学习代理。
- 生成式智能体 （2023）-斯坦福大学可信的人类行为模拟。
- 思维之树 （2023）——通过探索推理路径刻意解决问题。
- 自我精炼 （2023）——具有自我反馈的迭代自我精炼。
多智能体系统
- 骆驼 （2023）——角色扮演的沟通代理。
- MetaGPT （2023）——模仿软件公司的多代理协作。
- 聊天开发 （2023）-代理在虚拟软件公司中合作。
- PaperOrchestra （2026年）-谷歌的多智能体框架，用于自动化人工智能研究论文写作，将非结构化的预写材料转换为可提交的论文。
安全与评估
- AgentBench （2023）-评估LLM作为8个环境中的代理。
- 喷油器 （2024）-对工具集成剂的间接快速注射攻击。
- R-法官 （2024）——对LLM代理人的安全风险意识进行基准测试。
代理商培训
- LLM代理培训的组内策略优化 （2025年）——对LLM/VLM代理进行基于RL的培训。
教程和课程
- 代理人规则手册 --AGENTS.md规则和人工智能编码代理（Codex、Cursor、Claude Code）的技能，灵感来自清洁代码、重构、DDD、清洁架构和DDIA。
- 深度学习。AI:A2A协议 --关于谷歌Agent2Agent协议的短期课程。
- 深度学习。AI：建筑代理RAG -吴恩达关于代理RAG模式的课程。
- 拥抱面孔：构建人工智能代理 --代理开发开放课程。
- 朗链学院 --关于代理人和RAG的免费课程。
- 微软：面向初学者的人工智能代理 --开始构建AI代理的12个教训。
- 微软：使用Azure AI Foundry构建AI代理 --微软官方学习路径。
- 微软：面向初学者的MCP --跨语言示例的模型上下文协议课程。
- 快速工程指南 --为快速工程、RAG和AI代理提供全面的指南。
用例和案例研究
企业
- IT帮助台代理--自动工单解析、密码重置
- 客户服务——与CRM集成的多轮对话
- 文档智能——合同分析、合规性检查
- 数据分析——SQL的自然语言，自动报告
研究与人道主义
- 虚假信息检测——监控信息生态系统的代理
- 灾害应对----协调危机情况下的信息流动
- 知识管理——面向非政府组织的智能文献检索
社区
- r/AI_代理 --Reddit社区
- AI代理不一致 --活动Discord服务器
- 令人敬畏的人工智能代理论文 --2026年发布的人工智能代理研究论文集，涵盖工程、内存、评估、工作流程和自主系统。
- #X上的AI代理 --推特/X标签
______________________________________________________________________
许可证
______________________________________________________________________
*免责声明：此列表旨在保持供应商中立和社区驱动。纳入并不意味着任何雇主或组织的认可。*