面向 Agentic AI 与 LLM 应用的声明式编排框架，支持多 Agent 协作、RAG 全链路与 DAG 工作流。

模型与推理框架MCPRAG

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Docker 官方 AI Agent 构建与运行时，通过声明式 YAML/HCL 配置实现多 Agent 编排、模型无关调度与 OCI 标准分发。

模型与推理框架RAGMCP

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AI 系统通用数据预处理层，支持 18 种来源抓取、多源冲突检测、AI 增强与 20+ 平台一键导出。

RAGPython工作流自动化

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面向 JDK8+ 的 Java AI Agentic 开发套件，提供统一大模型调用、RAG、MCP 及 Agent 开发能力。

模型与推理框架SDK大语言模型

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面向 AI Agent 的开源编程框架与操作系统级平台，支持构建、编排和演化多 Agent 协作系统，前身为 Microsoft AutoGen。

RAGMCP多智能体系统

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基于 Docker Compose 的本地 LLM 全栈编排 CLI 工具，一条命令启动预互联的推理后端、前端 UI、RAG、语音、图像生成等服务

模型与推理框架多模态大语言模型

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面向聊天平台的多渠道 Agentic AI 助手运行时，基于 Rust 构建，内置多步工具调用、持久化分层记忆、定时任务、技能系统与 MCP 协议支持。

MCPAI代理智能体框架

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用于构建 Agent 和 LLM 驱动应用的开源框架，提供从快速原型到生产级部署的全栈能力。

其他大语言模型SDK

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全自托管 AI Agent，基于 n8n + PostgreSQL + Claude 构建，提供自适应 RAG 记忆、知识图谱、MCP 技能、专家子代理与主动任务管理，通过 Telegram 或 Webhook API 交互。

多智能体系统MCPRAG

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Java AI 应用开发框架，支持 LLM 工具调用、RAG、MCP 协议、Agent 推理与多代理协作，兼容 Java 8-25，可嵌入 SpringBoot、Vert.x、Quarkus 等主流框架。

模型与推理框架SDK多智能体系统

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