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Agent 框架

LangChain

• GitHub: langchain-ai/langchain
• Stars: 138k
• 简介: Agent 工程平台，提供模块化组件和第三方集成，简化 AI 应用开发。支持 LangGraph 用于构建可控的 Agent 工作流。
• 特点: 丰富的集成生态、灵活的抽象层、生产级特性

MetaGPT

• GitHub: FoundationAgents/MetaGPT
• Stars: 68.5k
• 简介: 多 Agent 框架，模拟软件公司角色协作。输入一行需求，输出完整的需求文档、数据结构、API 设计等。
• 特点: SOP 流程化、角色扮演（产品经理/架构师/工程师）、Data Interpreter 数据分析能力

CrewAI

• GitHub: crewAIInc/crewAI
• Stars: 52.7k
• 简介: 完全独立于 LangChain 的多 Agent 编排框架，提供 Crews（自主协作）和 Flows（事件驱动工作流）两种模式。
• 特点: 高性能、灵活定制、无外部依赖、YAML 配置化

AutoGen (Microsoft)

• GitHub: microsoft/autogen
• Stars: 58.6k
• 状态: 已进入维护模式
• 推荐: 新项目建议使用 Microsoft Agent Framework

LLM 推理

Ollama

• GitHub: ollama/ollama
• Stars: 173k
• 简介: 本地大模型运行工具，支持 Kimi、GLM、DeepSeek、Qwen、Gemma 等模型。一键运行，本地部署。
• 特点:
  • 丰富的模型库
  • REST API 支持
  • 多平台支持（macOS/Windows/Linux）
  • Docker 部署
  • 与 Claude Code、Copilot 等集成

llama.cpp

• GitHub: ggml-org/llama.cpp
• Stars: 114k
• 简介: C/C++ 实现的 LLM 推理引擎，高性能、本地化运行。
• 特点:
  • 纯 C/C++ 实现，无依赖
  • Apple Silicon 原生优化（Metal）
  • CUDA/ROCm/ Vulkan 多后端
  • 支持 1.5-8bit 量化
  • 多语言 Binding（Python/Go/JS/Rust/C# 等）

RAG 检索增强生成

RAGFlow

• GitHub: infiniflow/ragflow
• Stars: 34.2k
• 简介: 基于深度文档理解的 RAG 引擎，提供端到端 RAG 工作流。
• 特点:
  • 深度文档理解
  • 模板化分块
  • 可溯源的引用
  • 支持 GraphRAG
  • 多种数据源兼容

其他 RAG 工具

文档结构化

MinerU

• GitHub: opendatalab/MinerU
• Stars: 66.2k
• 简介: 高精度文档解析引擎，将 PDF、DOCX、PPTX、XLSX、图片、网页转换为 Markdown/JSON。
• 特点:
  • VLM + OCR 双引擎，支持 109 种语言
  • 原生 DOCX/PPTX/XLSX 解析
  • 公式→LaTeX、表格→HTML
  • 表结构重建、跨页表格合并
  • MCP Server 原生集成 LangChain/Dify/FastGPT

Marker

• GitHub: datalab-to/marker
• Stars: 35.7k
• 简介: 将 PDF、图片、PPTX、DOCX、XLSX、HTML、EPUB 快速转换为 Markdown/JSON/HTML。
• 特点:
  • 表格、公式、代码块、链接提取
  • 支持 LLM 提升准确率（Gemini/Ollama/Claude/OpenAI）
  • 支持结构化提取（Schema 定义）
  • GPU/CPU/MPS 多平台支持

Data Agent 数据智能体

Data Interpreter (MetaGPT)

• GitHub: DataInterpreter/DataInterpreter
• Stars: 9.8k
• 简介: MetaGPT 开源的数据分析智能体，将自然语言查询转换为可执行的数据分析代码。
• 特点:
  • 动态任务规划与分解
  • 代码生成与执行（Python/SQL）
  • 图表自动生成
  • 多数据源支持（CSV/Excel/Database/API）

Open Data Lab 工具链

• GitHub: opendatalab/OpenDataLab
• Stars: 16.8k
• 简介: 数据智能体全家桶，包含数据采集、标注、处理、分析全链路工具。
• 子项目:
  • LabelLLM: 智能数据标注
  • MinerU: 文档解析
  • PDF-Genie: PDF 智能理解

编程智能体

SWE-Agent

• GitHub: SWE-agent/SWE-agent
• Stars: 17.5k
• 简介: 软件工程智能体，可自动修复 GitHub Issues，支持代码搜索、编辑、终端操作。
• 特点:
  • VS Code 风格工具调用
  • 根因分析能力
  • 多轮对话式修复

OCR 文字识别

Surya

• GitHub: datalab-to/surya
• Stars: 20.5k
• 简介: 650M 参数的 OCR 模型，支持 90+ 语言。
• 特点:
  • 高精度（olmOCR-bench 得分 83.3%）
  • 高速（RTX 5090 上 5 页/秒）
  • 布局分析
  • 表格识别
  • vLLM 或 llama.cpp 后端

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