AutoAct

自主规划驱动的智能体学习框架

AutoAct是一个创新的智能体学习框架，无需大规模标注数据或闭源模型。该框架通过自主规划合成轨迹，并自动分化子智能体群组完成任务。实验结果显示，AutoAct在多种语言模型上的表现与强基线相当或更优。这种方法为智能体学习提供了高效、可复现的新途径。

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AgileCoder - 基于敏捷方法论的多智能体软件开发框架

AgileCoderGithub任务导向多智能体框架开源项目敏捷方法论软件开发

AgileCoder是一个基于敏捷方法论的多智能体软件开发框架。该框架通过动态任务列表和迭代冲刺阶段模拟真实软件开发流程，支持OpenAI、Azure OpenAI和Anthropic等多种模型。AgileCoder能够生成复杂软件项目，在HumanEval、MBPP和ProjectDev等评估中展现了优秀性能。

ProAgent - 将人工智能引入流程自动化的创新方案

GithubProAgent人工智能大语言模型工作流开源项目自动化

ProAgent项目引入了代理流程自动化(APA)概念，将大型语言模型应用于工作流程的构建和执行。该系统能够理解人类指令，自主设计工作流程，并通过协调多个专门代理来处理复杂任务。相比传统的机器人流程自动化(RPA)，ProAgent在处理需要人类智能的任务方面展现出显著优势。这一创新方法不仅提高了自动化水平，还为未来智能化流程管理开辟了新的研究方向。

AutoGPT - 构建和运行智能AI代理的高效工具

AIAutoGPTGitHubGithub前端开源项目智能代理热门

AutoGPT是一款强大的工具，它允许您创建和运行智能代理以自动执行各种任务，从而简化日常操作。通过AutoGPT Builder和Server，您可以轻松设计和部署AI代理，应用于市场营销、内容再创作等多种场景。立即开始构建您的第一个AI代理，体验前所未有的操作便捷和效率。

habitat-lab - 模块化库，支持多任务AI训练与人机交互

GithubHabitat-Labembodied AI任务训练多代理开源项目模拟器

Habitat-Lab是一个模块化库，专为端到端体态AI任务开发设计。支持多种任务定义、代理配置与训练评估，以及人机交互。结合Habitat-Sim模拟器，Habitat-Lab提供灵活的训练环境和评估工具，是体态AI研究的关键平台。

autollm - 统一API的高效LLM应用开发解决方案

APIAutoLLMFastAPIGithubLLMRAG开源项目

AutoLLM 提供简化的 LLM 应用开发体验，支持 100 多种语言模型和 20 多种向量数据库，具有成本计算、快速创建 RAG LLM 引擎和 FastAPI 应用等功能。通过一行代码即可实现高效的查询引擎和 API 部署，适用于多种应用场景。

mentals-ai - 简化智能代理开发的新型框架

GithubMentals AI代理工具开源项目循环记忆

Mentals AI是一款开源工具，通过简单的markdown文件创建和管理智能代理。该框架支持循环、记忆和多种工具功能，使开发者能够专注于代理逻辑而无需编写复杂代码。Mentals AI支持多代理交互、内容生成和灵活的推理框架，为AI应用开发提供了新的可能性。

TaskingAI - 智能代理开发平台

APIBaaSGithubLLM平台TaskingAI工具开源项目热门

TaskingAI是一款高效的后端即服务(BaaS)平台，专为基于大型语言模型(LLM)的智能代理开发和部署而设计。该平台提供统一的API接口，支持数百种AI模型并提供直观的用户界面。通过一键生产部署、异步计算优化以及模块化管理，TaskingAI不仅加快了应用开发流程，还通过插件和工具增强了智能代理的性能，让开发者可以轻松构建并扩展企业级智能应用。

crewAI - 提升AI代理合作效率的前沿框架

AI代理GithubcrewAI任务管理多代理系统开源开源项目热门

crewAI是一款尖端的框架，专为编排角色扮演的自治AI代理而设计。通过促进协同智能，crewAI赋能代理以无缝协作，共同应对复杂任务。该平台支持自定义代理角色、目标和工具，提供灵活的任务管理，并支持顺序和分层处理流程。适用于构建智能助手平台、自动化客户服务团队或多代理研究团队。

atomic_agents - 模块化、可扩展的AI代理框架

Atomic AgentsGithub使用示例开源项目数据验证框架模块化

Atomic Agents框架专为模块化、可扩展和易用而设计，提供一套可以组合的工具和代理来创建强大的应用程序。框架基于Instructor构建，并利用Pydantic进行数据验证和序列化。详细的快速入门指南和文档可帮助用户快速入门，支持OpenAI、Cohere、Anthropic等多种模型。项目采用MIT许可证，并欢迎社区贡献和改进建议。

AutoNode - 自动化网页交互和数据提取的智能引擎

AutoNodeGithubOCRSuperAGIYOLO开源项目自动化

AutoNode 是一种自操作计算机系统，专注于实现网页交互和数据提取的自动化。它使用光学字符识别（OCR）和 YOLO 模型进行对象检测，结合自定义站点图来程序化地导航和操作网页。只需安装 Python 和 Docker，配置站点图并使用 API，即可轻松完成高效的网页自动化任务。AutoNode 还支持远程托管 YOLO 和 OCR 模块，适合本地资源有限的环境。

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