| 自动生成 | 微软的框架，用于使用多个对话代理构建LLM应用程序。 |
| Camel | 用于构建和使用基于LLM的代理以解决现实世界任务的框架 |
| 树冠 | Pinecone 提供的框架，用于使用 LLMs 和知识库构建 RAG 应用程序。 |
| 柴郡猫 | 使用自定义数据创建个性化AI助手的框架。 |
| CrewAI | CrewAI 是一个框架，用于构建使用多个执行复杂任务的AI代理的自动化工作流程。 |
| 文档数组 | 用于在多模态AI应用程序中管理数据的Python库。 |
| DSPy | 用于算法优化语言模型提示和权重的框架。 |
| dsRAG | 用于非结构化数据的高性能Python检索引擎。 |
| 盛宴 | 开源特征存储，用于大规模操作生产ML系统作为一组特征。 |
| 五十一 | 用于构建高质量数据集和计算机视觉模型的工具包。 |
| Genkit | 用于构建、部署和监控生产就绪的AI驱动应用程序的框架。 |
| Haystack | LLM编排框架，用于构建可定制、生产就绪的LLM应用程序。 |
| 湖链 | 用于在AWS上使用基础设施即代码部署文档处理管道的Python框架。 |
| Langchain | 用于构建上下文感知、推理应用程序的Python框架，使用LLMs。 |
| Langchain-Go | 用于构建上下文感知、推理应用程序的Go框架，使用LLMs。 |
| Langchain4j | 用于构建上下文感知、推理应用程序的Java框架，使用LLMs。 |
| LangGraph | Python, Javascript 库，用于构建有状态的多参与者应用程序。 |
| LlamaIndex | 一个用于通过模块化集成构建LLM应用程序的数据框架。 |
| Mastra | 用于快速构建AI应用程序和功能的Typescript框架。 |
| Mem0 | 用于LLM应用程序的自我改进内存层，实现个性化AI体验。 |
| MemGPT | 用于构建具有长期记忆和自定义工具的LLM代理的系统 |
| Neo4j GraphRAG | 用于构建使用Neo4j和Python的图检索增强生成（GraphRAG）应用程序的包。 |
| Pandas-AI | Python库，用于以自然语言查询/可视化您的数据（CSV、XLSX、PostgreSQL等） |
| Ragbits | Python 包，提供构建强大的检索增强生成（RAG）应用程序所需的基本“组件”。 |
| Rig-rs | 用于构建可扩展、模块化和符合人体工程学的LLM驱动应用程序的Rust库。 |
| 语义路由器 | 用于使用向量搜索为AI应用程序构建决策层的Python库。 |
| SmolAgents | 用于代理的轻量级库。代理编写Python代码来调用工具并协调其他代理。 |
| 春季人工智能 | Java AI 框架，用于构建符合 Spring 设计原则（如可移植性和模块化设计）的应用程序。 |
| 超级无敌 | 用于构建灵活、组合式AI应用程序的框架，可直接应用于数据库。 |
| 群体 | 用于管理多个可以协同工作的AI代理的Python框架。 |
| 西卡莫尔 | 用于ETL、RAG、基于LLM的应用程序以及对非结构化数据进行分析的文档处理引擎。 |
| 测试容器 | 用于提供轻量级、一次性系统实例以进行测试的框架 |
| txtai | 用于语义搜索、LLM编排和语言模型工作流程的Python库。 |
| Vanna AI | 用于SQL生成和查询的Python RAG框架。 |
