2025 年将是人工智能应用之年，它将改变我们构建和使用技术的方式。
从更智能的工具到强大的框架，科技世界正在快速变化，人工智能正在极大地改变一切。
今天，我们将介绍用于构建 AI 应用程序的 22 种顶级工具和开源框架，最后附上一份奖励列表。
让我们开始吧。
什么是 AI 代理框架？
在这个列表中，有很多 AI 代理框架，所以让我们花点时间来了解它的含义。
AI 代理就像非常聪明的助手。你只需告诉他们你需要什么，他们就会想办法帮你完成任务！
LLM 充当brain系统的主体。当 AI 需要与外界沟通、获取数据或执行特定任务时，它可以利用工具，即外部资源或 API。
它们可以制定计划、做出决定，甚至随着时间的推移变得更好。它更像是拥有一个可以独立工作的助手，而不需要你每一步都指导它！
AI代理主要有两种类型：
⚡ Reactive：对来自环境的即时输入做出反应。⚡
：Proactive Agents提前计划以实现长期目标。
如果您想了解更多信息， Lyzr 的《什么是代理框架》是一个很好的起点。它涵盖了架构、AI 代理的需求、关键组件以及选择正确框架时需要考虑的因素。
1. CopilotKit – 构建 AI 代理容易 10 倍。
您会同意在 React 中添加 AI 功能很困难，而这正是 Copilot 可以作为构建自定义 AI Copilots 的框架来帮助您的地方。
您可以使用 Copilotkit 提供的简单组件构建应用内 AI 聊天机器人和 AI 代理，这比从头开始构建至少容易 10 倍。
✅ 基于实时用户特定情境。✅
轻松将 LangChain 和 LangGraph 代理集成到您的副驾驶中。
它们提供内置（完全可定制）的 Copilot 原生 UX 组件<CopilotKit />，如<CopilotPopup />、、<CopilotSidebar />等。
使用以下 npm 命令开始。
npm i @copilotkit/react-core @copilotkit/react-uiCopilotPopup是一个便捷包装器，CopilotChat与视图层次结构中的主要内容处于同一级别。它提供了一个可以打开和关闭的浮动聊天界面。以下是它的使用方法：
import { CopilotPopup } from "@copilotkit/react-ui";
export function YourApp() {
return (
<>
<YourMainContent />
<CopilotPopup
instructions={"You are assisting the user as best as you can. Answer in the best way possible given the data you have."}
labels={{
title: "Popup Assistant",
initial: "Need any help?",
}}
/>
</>
);
}
您可以阅读文档并查看演示视频。
您可以轻松集成 Vercel AI SDK、OpenAI API、Langchain 和其他 LLM 提供商。
他们最近还发布了CoAgents，用于在您的应用程序中嵌入代理的框架。
动态图片
CopilotKit 在 GitHub 上有 15k+ 颗星。
2. LangChain——构建情境感知推理AI应用。
LangChain 非常适合创建提示序列和管理与 AI 模型的交互。它拥有庞大的生态系统，其中包含大量预构建的集成，这使得快速运行变得更容易。
开发人员可以设计具有复杂推理、任务执行能力的强大AI代理，同时与外部数据源和API进行交互。
它是最受欢迎的 LLM 框架之一，拥有庞大的社区。其底层原理如下：
使用LangGraph构建具有一流流媒体和人机交互支持的状态代理。
使用LangSmith检查、监控和评估您的应用程序，以便您可以不断优化和自信地部署。
您可以阅读文档并了解有关LangChain 的更多信息。
YouTube 上有一个 IBM 发布的非常有趣的视频，绝对推荐！
LangChain 在 GitHub 上拥有 98k 颗星，并有 160k+ 名开发人员在使用。
3. Aider – 终端中的 AI 结对编程。
Aider 就像是你的终端里有一位智能结对程序员。
它允许您将程序与 LLM 配对，以便在本地 git 存储库中编辑代码。开始新项目或使用现有代码库。Aider 最适合与 Claude 3.5 Sonnet、DeepSeek V3、o1 和 GPT-4o 配合使用，并且可以连接到几乎任何 LLM。
✅ 您可以在聊天中添加图片。✅
您可以在聊天中添加 URL。✅
您可以用语音编码。✅
它可以一次编辑多个文件以满足复杂的请求。
它使用整个 git repo 的映射，这有助于它在更大的代码库中很好地工作。我附上了一个小演示！
动态图片
如果您不知道，Aider 在 SWE Bench 上的得分最高。SWE Bench 是一个具有挑战性的软件工程基准，其中 Aider 解决了来自 django、scikitlearn、matplotlib 等流行开源项目的实际 GitHub 问题。
您可以阅读文档。
您可以观看这个演示！
Aider 在 GitHub 上有 24.9k 颗星。
4.螺栓-提示建造。
Bolt.new 是一款非常疯狂的 AI Web 开发代理。您只需描述您想要的内容，就可以在浏览器中获得一个全栈应用程序。您甚至不需要设置本地环境！
它实际上是建立在 Bolt 开源仓库之上，并由 StackBlitz WebContainer API 提供支持。大多数人甚至不知道他们提供的仓库只包含 Bolt 的 UI 界面和服务器组件。如果您感兴趣，可以阅读更多内容。
它使用 Anthropic 的 Claude AI（被认为非常好），并且还具有一些很酷的功能，例如real-time preview在您工作时automated debugging以及one-click deployment在 Netlify 等地方。
您甚至不需要离开浏览器就可以将想法转化为实际的应用程序。
如果你想要构建一些东西，但不知道它是否能构建一个像样的应用程序？那就看这个吧。
Bolt 在 GitHub 上有 11.8k 颗星。
5. AgentOps ——AI 代理的可观察性和开发工具平台。
AgentOps 帮助开发人员构建、评估和监控 AI 代理，从原型到生产。他们提供 Python SDK 用于 AI 代理监控、LLM 成本跟踪、基准测试等。
您可以做以下一些事情：
✅ 在保存的完成上微调专门的 LLM，成本最多可降低 25 倍。✅
您可以以时间点精度回放和重播代理运行。✅
保留日志、错误和提示注入攻击的数据。✅
直观地跟踪 LLM 调用、工具和多代理交互等事件。
您可以使用以下命令开始：pip install agentops。
您可以与大多数 LLM 和代理框架集成，包括 CrewAI、Langchain、Autogen 和 CamelAI。
您可以阅读文档。
如果您正在寻找一个不错的教程，您可以观看这个！
AgentOps 在 GitHub 上有 2.6k 颗星。
6. LangGraph——使用图表构建有状态的、多参与者的代理。
LangGraph 是一个建立在 LangChain 之上的高级库，旨在通过引入循环计算功能来改进您的大型语言模型 (LLM) 应用程序。
LangChain 允许为线性工作流创建有向无环图 (DAG)，而 LangGraph 更进一步，添加了循环，这对于开发复杂的类似代理的行为至关重要。
这些行为使得 LLM 能够不断循环整个过程，根据不断变化的条件动态地决定下一步要采取什么行动。
大多数人通常认为 LangChain 与 LangGraph 非常相似，但事实并非如此。您可以观看此视频以了解两者的区别。
您可以阅读文档。
如果你正在寻找指南，那么《如何使用 LangGraph 构建 AI 代理：分步指南》是一篇非常好的文章，其中以简单的方式解释了概念。
LangGraph 在 GitHub 上有 7.9k 颗星。
7. E2B——为 AI 应用提供安全的开源云运行时。
E2B 是一个开源基础设施，它允许您在云端安全隔离的沙箱中运行 AI 生成的代码。您可以将其视为 AI 模型的一台小型计算机。您可以同时运行多个沙箱。
他们提供 JavaScript SDK 和 Python SDK 来启动和控制这些沙箱。
E2B 的一些常见用例是 AI 数据分析或可视化、运行各种语言的 AI 生成的代码、编码代理的游乐场、代码生成评估的环境，或运行完整的 AI 生成的应用程序（如 Fragments）。
您可以按如下方式安装 JavaScript SDK。
npm i @e2b/code-interpreter
然后设置您的 E2B API 密钥并使用沙箱内的代码解释器执行代码，如下所示。
import { Sandbox } from '@e2b/code-interpreter'
const sandbox = await Sandbox.create()
await sandbox.runCode('x = 1')
const execution = await sandbox.runCode('x+=1; x')
console.log(execution.text) // outputs 2您可以阅读文档，还可以了解如何使用 E2B 通过 AI 分析数据。
它可以帮助您在云中安全地运行与 AI 相关的代码，使其足以在 2025 年构建和测试 AI 应用程序。
E2B 在 GitHub 上有 7.3k 颗星。
8. CrewAI——角色扮演，自主 AI 代理。
CrewAI 是一个用于协调角色扮演 AI 代理的框架。它允许开发人员创建一个crew of AI agents，每个代理都有特定的角色和职责，以共同完成复杂的任务。
它模仿人类的组织结构，建立在多智能体系统的基础上。它的工作原理如下：
机组人员组织整体行动
人工智能代理致力于其专门的任务
该流程确保合作顺利进行
任务完成，实现目标
您可以阅读文档并了解所涉及的概念。
AndrewNg (Deeplearning) 有一个关于如何使用 crewAI 构建多 AI 代理系统的短期课程。
它包含代码示例、19 节视频课程，推荐使用，因为 Deeplearning 的课程总是很棒。就这么做吧！
CrewAI 在 GitHub 上有 24k 颗星。
9. Better Auth ——TypeScript 最全面的身份验证框架。
TypeScript 生态系统中的身份验证问题已解决一半。其他开源库通常需要大量额外代码才能完成基本身份验证以外的任何操作。我们需要更好的东西，而不仅仅是推广第三方服务。
如果您正在构建下一代 AI 应用，那么您需要一个简单但合适的身份验证系统。您可能听说过 Clerk、Next Auth，但还有一个我最喜欢的（但很多人不知道）。
Better Auth 是一个与框架无关的身份验证（和授权）库。它提供了一套全面的开箱即用功能，并包含一个插件生态系统，可在短时间内以最少的代码简化添加高级功能的过程。
您可以使用以下命令开始使用它。
npm install better-auth您可以这样使用它。
// auth.ts
export const auth = betterAuth({
database: new Pool({
connectionString: DATABASE_URL,
}),
emailAndPassword: {
enabled: true,
},
plugins: [
organization(),
twoFactor(),
]
})
// client.ts
const client = createAuthClient({
plugins: [passkeyClient()]
});社交登录选项包括Apple、、、、、、、、、、、和。DiscordFacebookGitHubGoogleMicrosoftTwitchTwitter (X)DropboxLinkedInGitLabRedditSpotify
我非常喜欢插件部分。例如，如果我们想启用匿名身份验证，我们可以简单地这样做。
import { betterAuth } from "better-auth"
import { anonymous } from "better-auth/plugins"
export const auth = betterAuth({
// ... other config options
plugins: [
anonymous()
]
})还有更多插件Google One-Tap，如PassKey（使用加密密钥对），甚至Multi Session允许用户在同一浏览器中跨不同帐户维持多个活动会话。
您可以在demo.better-auth.com阅读文档和现场演示。
Better Auth 在 GitHub 上有 6k 颗星。
10. Tavily——将您的 LLM 连接到网络。
Tavily 帮助您的 AI 应用从网络获取实时、准确的信息，并与 LLM 等 AI 模型以及有效使用检索数据的工具 (RAG) 配合良好。
Tavily 提供了非常好的功能，Search API通过快速、可靠的方式访问网络数据，并针对 AI 处理改进了内容片段，从而消除了手动 SERP 抓取的需要。
用例是什么？
假设您正在构建一个 AI 聊天机器人，Tavily 将帮助该机器人直接从网络获取最新的、上下文相关的信息。这提高了机器人准确回答复杂查询的能力，并且对用户来说更加可靠。
您可以使用此命令来开始。
pip install tavily-python这就是如何在一行代码中为 RAG 应用程序生成精确的、基于事实的上下文。
from tavily import TavilyClient
# Step 1. Instantiating your TavilyClient
tavily_client = TavilyClient(api_key="tvly-YOUR_API_KEY")
# Step 2. Executing a context search query
context = tavily_client.get_search_context(query="What happened during the Burning Man floods?")
# Step 3. That's it! You now have a context string that you can feed directly into your RAG Application
print(context)您可以阅读文档。
open research agent-native app (ANA)您可以观看有关使用 Copilotkit、Tavily 和 LangChain的视频！
他们的 JavaScript SDK 目前处于测试阶段。
他们为 Tavily 搜索 API 编写的 Python 包装器在 GitHub 上有 376 颗星。
11. Microsoft AutoGen——代理 AI 的编程框架。
AutoGen 是一个用于创建多智能体 AI 应用的框架。它可以同时执行多项任务，甚至可以处理实时数据流。
该生态系统由微软研究院开发（正如您从名称中猜到的那样），提供了创建 AI 代理所需的一切，尤其是多代理工作流、框架、开发人员工具和应用程序。
例如，你可以这样使用 OpenAI 的 GPT-4o 模型创建助理代理。
import asyncio
from autogen_agentchat.agents import AssistantAgent
from autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient
async def main() -> None:
agent = AssistantAgent("assistant", OpenAIChatCompletionClient(model="gpt-4o"))
print(agent.run(task="Say 'Hello World!'"))
asyncio.run(main())它还支持两个重要的开发工具：
AutoGen Studio：提供用于构建多代理应用程序的无代码 GUI。AutoGen Bench：提供用于评估代理性能的基准测试套件。
您可以阅读文档。
如果您正在寻找优秀的教程，请查看这个！
Autogen 在 GitHub 上有 37k 颗星。
12. Rasa – 自动化基于文本和语音的对话。
Rasa 是一个对话式 AI 平台，支持团队构建聊天机器人、语音助手和其他自动对话系统。
它提供开发、训练和部署能够理解自然语言的情境智能虚拟助手的工具和基础设施。
使用Rasa，您可以在Facebook Messenger、Slack、Google Hangouts、Webex Teams、Microsoft Bot Framework、、上构建上下文助手。以及您自己的自定义对话渠道/语音助手，例如、。Rocket.ChatMattermostTelegramTwilioAlexa SkillsGoogle Home Actions
他们实际上提供了两种主要解决方案：
Rasa Pro：用于构建集成 LLM 的可扩展、动态对话式 AI 助手的 Python 框架。Rasa Studio：无代码图形用户界面，可帮助业务用户大规模协作构建、审查和改进对话用户旅程。
您可以阅读包含产品及其使用方法的文档。
其中一位联合创始人在 Medium 文章《对话软件的新方法》中分享了有关构建机器人以进行更好的情境对话的详细见解。
Rasa 在 GitHub 上有 19k 颗星。
13. Supabase——具有实用 AI 功能的完美数据库。
Supabase 已经成为一个合适的后端解决方案，具有一些很酷的 AI 功能。
AI recommendations它包括用于处理或的矢量相似性搜索semantic searches，内置支持storing and managing embeddings甚至plain English to SQL（是的，很酷）。
它还具有real-time subscriptions非常适合构建实时 AI 驱动应用（如聊天系统或协作工具）的功能。此外，它们的边缘功能可让您在靠近用户的地方运行 AI 计算，从而减少实时推理等任务的延迟。
从以下 npm 命令（Next.js）开始。
npx create-next-app -e with-supabase您可以阅读文档。
如果您是 Supabase 新手，请观看此视频，在 100 秒内了解它！
您可以使用 Auth、实时、Edge 功能、存储等构建超快的应用程序。Supabase 几乎涵盖了所有内容！
最好的部分是，他们提供了许多AI 模板和示例，例如使用 Next.js 和 OpenAI 进行向量搜索。
Supabase 在 GitHub 上有 76k 颗星。
14. AutoGPT——比ChatGPT更令人兴奋。
AutoGPT 的核心是其主要项目，即由大型语言模型 (LLM) 驱动的半自主代理，旨在为您执行任何任务。
它是一个允许您创建、部署和管理自动化复杂工作流程的持续 AI 代理的平台。
您可以阅读有关如何使用 AutoGPT 构建代理的文档和快速入门指南。
如果您有兴趣，请观看 FireShip 制作的解释 AutoGPT 的视频！
您可以用它建造什么？
例如，您可以构建一个能够浏览 Reddit 的代理，然后它将识别热门话题并根据内容自动创建短视频。
这是一个非常强大的组合，带来了很多机会。即使你对人工智能了解不多，你也可以尝试 AutoGPT 来了解如何节省时间并构建很酷的东西。
AutoGPT 在 GitHub 上有 17 万颗星。
15. TanStack – 具有强大库的服务器状态管理。
TanStack 提供了强大的库来管理 JavaScript 和 TypeScript 应用程序中的服务器状态，从而更容易处理数据提取、缓存、同步等。
TanStack Query就是其中一个库，它可以自动刷新数据，具有真正有效的智能缓存，可以轻松处理实时更新，进行乐观更新，并且具有超棒的开发工具（您不能没有它）。
其他一些库也很好用。
AI 应用通常需要获取和管理大型数据集，无论是用于训练模型、处理输入还是与 API 交互。使用 TanStack Query 可以帮助您优化数据流并降低管理异步数据的复杂性（即使只是一点点）。
你还应该看看TanStack Start，这是一个新的全栈 React 框架。说实话，我从来没有听说过它。
TanStack 有多个存储库，但查询的存储库在 GitHub 上有 43k 个星。
16. Lyzr——构建可靠、安全、负责任的AI代理。
这是列表中唯一一个非开源框架。它的构建重点是安全性和负责任的 AI。
它确保人工智能代理能够合乎道德地工作，并具有开箱即用的处理隐私、公平和透明度的功能。
尽管它不是开源的，但它通过强大的支持和适合专业用途的工具弥补了这一缺陷。
他们还提供了Agent studio如何在几分钟内创建代理的方法。您还可以找到社区代理和许多其他重要的东西。
✅ 使用简单的低代码界面创建、管理和部署代理。✅
将工作流程与现有工具集成。
YouTube 上还有一个教程，介绍如何使用 Lyzr 在 60 秒内构建您的第一个 AI 代理！
17. Phidata – 构建具有记忆、知识、工具和推理能力的多模式代理。
Phidata 是一个用于构建多模式代理和工作流的框架。
您可以组建代理团队，共同解决问题。此外，您还可以使用漂亮的代理 UI 与代理聊天。
您可以使用此命令进行安装。
pip install -U phidata它专注于最少的代码，例如，您只需 10 行代码即可创建一个网络搜索代理。
from phi.agent import Agent
from phi.model.openai import OpenAIChat
from phi.tools.duckduckgo import DuckDuckGo
web_agent = Agent(
name="Web Agent",
model=OpenAIChat(id="gpt-4o"),
tools=[DuckDuckGo()],
instructions=["Always include sources"],
show_tool_calls=True,
markdown=True,
)
web_agent.print_response("Tell me about OpenAI Sora?", stream=True)您可以在文档中阅读更多内容，并在phidata.app/playground上访问的游乐场上进行测试。
他们提供模板和示例应用程序，可以帮助您更快地入门。
Phidata 在 GitHub 上有 17k 颗星。
18. BotPress——构建和部署 AI 代理的中心。
Botpress 是另一个构建 AI 代理的平台。其可视化工作流程设计、广泛的 AI 集成和多渠道支持使其可用于自动化客户互动和工作流程。
换句话说，它非常适合构建自定义聊天机器人，而无需大量编码技能。它易于使用，非常适合企业，并有助于创建能够处理大任务并轻松与其他工具连接的聊天机器人。
它有很多特点，例如：
✅ 您将获得一个无需代码即可创建机器人的拖放界面。✅
它将自动与您的数据库和系统同步。✅
您可以在网站、WhatsApp、Slack、Instagram、Telegram、Messenger 和更多平台上部署机器人。
您可以阅读文档并查看他们的学院课程，了解如何构建 AI 代理。他们还提供预建模板！
您应该观看本教程，了解如何使用 Botpress 构建自定义训练的 AI 聊天机器人。
Botpress 在 GitHub 上有 13k 颗星。
19. Storybook——简化 UI 开发、测试和文档编制。
Storybook 是一个用于独立构建 UI 组件和页面的前端工作室。它有助于 UI 开发、测试和文档编制。
对于 AI 应用，它可用于创建以某种形式使用 AI 的交互式 UI，例如仪表板、数据可视化或与 AI 模型或 API 交互的内容。您可以单独构建和展示组件，而无需加载整个应用上下文。
您可以使用此命令开始使用它。
npx storybook@next init这就是为你的项目创建简单组件的方法。
import type { Meta, StoryObj } from '@storybook/react';
import { YourComponent } from './YourComponent';
// This default export determines where your story goes in the story list
const meta: Meta<typeof YourComponent> = {
component: YourComponent,
};
export default meta;
type Story = StoryObj<typeof YourComponent>;
export const FirstStory: Story = {
args: {
// The args you need here will depend on your component
},
};您可以阅读文档。
如今，UI 很难调试，因为它们与业务逻辑、交互状态和应用程序上下文纠缠在一起。
Storybook 提供了一个独立的 iframe 来渲染组件，而不会受到应用业务逻辑和上下文的干扰。这可以帮助您将开发重点放在组件的每个变体上，甚至是难以触及的边缘情况。
感到困惑？观看此视频，100 秒内即可了解！
Storybook 在 GitHub 上有 85k 颗星。
20. Visual Copilot——将您的 figma 设计转换为代码。
许多国际团队使用 Figma 进行 UX 设计，你知道制作pixel-perfect用户界面有多难。
如果有现有的解决方案，为什么不尝试一下呢？
Visual Copilot 是一款功能强大的 Figma 插件，可将您的 Figma 设计转换为干净、可立即使用的代码。无需任何设置，它可以为几乎所有框架生成代码，例如 React、Next.js、Vue、Svelte、Angular、Swift、Flutter、Kotlin、React Native、HTML 等。
您甚至可以选择您喜欢的样式库，例如 Tailwind CSS、CSS Modules、Emotion、Styled Components 或 Styled JSX。
最好的部分？即使您的设计不使用自动布局，生成的代码也会自动响应。哇！
我个人还没有尝试过，因为我用过 AdobeXD（更喜欢离线），而且在编码之前不会设计任何东西。它仍然值得一试！
观看官方教程。
根据 Figma 官方页面，它拥有 832k 名用户。
21. BaseAI——第一个用于构建无服务器 AI 代理的 Web AI 框架。
BaseAI 是第一个使用 Node.js 和 TypeScript 构建无服务器 AI 代理的 Web AI 框架。
具有内存的无服务器代理到底是什么？
简单来说，它是一个无需服务器运行的 AI 代理，您无需管理基础设施。它解决了 LLM 的普遍局限性，即它们没有您的自定义数据。这就是内存的作用所在。
您可以使用内存和工具构建无服务器且可组合的 AI 代理。它允许您使用集成的代理工具和内存 (RAG) 在本地机器上开发 AI 代理管道。
✅ 本地开发人员体验。✅
零臃肿软件，无样板代码。✅使用命令
部署到无服务器 AI 云npx baseai deploy
要创建一个新的 BaseAI 项目，您可以使用以下命令。
npx baseai@latest init然后，您必须添加 API 密钥、创建代理、集成管道并最终运行它。只需按照文档中的指南操作即可。
您可以阅读文档，还可以了解项目结构、CLI 和快速入门指南。
您可以查看这个官方演示learn并从文档中的部分学习 BaseAI ，他们提供了更多creating a summarizer pipe示例。creating a weather tool
检查如何使用 BaseAI 构建 Next.js 应用程序。
BaseAI 在 GitHub 上有 783 颗星。它很新，但潜力巨大，用例很棒。
22. Cursor——完美的AI代码编辑器。
如果没有 Cursor，这个列表就不完整。
我已经使用 VSCode 多年，一直避免使用 AI 编辑器，因为我认为 AI 编写的代码需要更长的时间来调试。我以为它只会降低生产力，但我逐渐意识到我错了。
根据我的使用经验，Cursor 实际上了解您的项目，而不像其他编辑器那样只是为了说而说。
它可以了解你的编码风格、项目结构，甚至掌握团队的最佳实践。它就是这么好用。
它是 VS Code 的一个分支，因此您只需导入设置、主题、键绑定和扩展即可保持相同的体验。
还有更多功能，Tab如Composer、、、等等Chat！Terminal⌘ K
如果您想了解更多功能、模型和术语，如上下文或 AI 审查，您可以在官方文档中进行探索。
当我刚开始时，我刚刚阅读了http://Builder.io 团队的博客《面向开发人员的 Cursor 终极入门》。这是一本完整的指南，强烈推荐！
其他替代方案包括Continue、Zed、Void、PearAI、WindSurf。
Cursor 不是开源的，但他们的支持 repo 在 GitHub 上有 26.8k 颗星。
还有更多令人惊叹的 AI 代理框架可供您查看：
LlamaIndex（GPT 索引） - 使用 LLM 构造和查询外部数据。非常适合创建更智能的 AI 代理，以更好地理解您的数据。
图形阅读器——读取和分析图形中的数据，帮助 AI 代理更好地处理关系和模式。
OpenAI Swarm——专注于多个 AI 代理之间的协作，共同处理复杂的任务。
Vertex AI——用于构建、部署和扩展机器学习模型的谷歌平台，包括将 AI 代理轻松集成到应用程序中的工具。
Promptflow——跟踪、比较和优化提示以构建可靠的 AI 交互。
Flowise - LangChain 的开源无代码接口，让代理构建更容易，无需编程。
Ema - 用于以更好的方式管理和部署 AI 代理的框架。适用于简单快速的用例。
AgentForce——帮助在现实世界中部署和协调强大的 AI 代理。
Glean——专注于企业 AI，帮助组织构建能够为团队有效查找和组织内部数据的 AI 代理。
Cohere - 用于构建具有强大自然语言理解能力的代理的语言 AI 平台。非常适合创建对话代理或文本驱动的工作流程。
Microsoft Semantic Kernel - 将 AI 与规划和记忆相结合，非常适合构建具有长期背景的代理。
LangFlow - LangChain 的 GUI，可简化 AI 工作流程的构建。非常适合那些喜欢拖放而不是编码的人。
我尝试在列表中涵盖一些独特且有用的东西。
呼！我知道这很多，但这些项目将帮助您在 2025 年构建您梦想中的 AI 应用程序。
我希望你能在这里找到一些有用的东西。
祝您度过愉快的一天！下次再见。