面向多模态大语言模型、Agentic AI 与知识图谱研究的 Python 函数式原语库，提供统一模型调用、多智能体协作辩论、知识图谱生命周期管理及多模态生成等完整工具链。

模型与推理框架大语言模型多模态

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将大语言模型深度集成到 Zotero 的 AI 研究助手插件，支持论文对话、多论文对比、Agent Mode 自动化文献管理及笔记导出至 Obsidian/Logseq。

其他RAG大语言模型

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可自托管的 AI 科研工作空间，集成论文精读、RAG 增强对话、206+ 科学技能与 13 阶段深度研究执行。

其他大语言模型RAG

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基于 NVIDIA NeMo Agent Toolkit 构建的企业级研究智能体，支持浅层快速问答与深度多步研究，自动生成带引用的长格式研究报告。

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教学导向的多智能体系统框架 PicoAgents，配套同名书籍，覆盖从零构建到生产部署的全链路，含 50+ 示例、DAG 工作流引擎、自主编排、Computer Use Agent 与评估框架。

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可本地运行的 AI 深度研究助手，支持多 LLM、20+ 研究策略、多搜索引擎与 212K+ 学术来源自动评分，生成带引用的 PDF/Markdown 研究报告，提供 CLI、Web、REST API 及 MCP Server 多种交互方式。

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AI agent 驱动的近 30 天多平台聚合搜索引擎，以社交互动量排序，覆盖 Reddit、X、YouTube、HN、Polymarket 等 15+ 数据源。

AI代理PythonCLI

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由因斯布鲁克大学开发的模块化Python工具包，整合信息检索、重排序与RAG生成功能，内置40+预处理数据集，支持一行代码构建完整RAG管道。

模型与推理框架自然语言处理SDK

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一个涵盖30+种高级检索增强生成(RAG)技术的开源教程与代码库，包含Graph RAG、Agentic RAG及各类检索优化策略，提供基于LangChain的可运行脚本和Jupyter Notebook实现。

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O'Reilly《Hands-On Large Language Models》官方代码库，包含12章核心内容与Bonus章节，涵盖Tokens、Transformer、RAG、微调等主题。提供300+插图与可运行的Jupyter Notebook，支持Colab与本地环境。

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