面向全栈应用的开源 AI 应用构建框架，提供统一的 SDK 与开发工具链。

模型与推理框架大语言模型SDK

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面向 AI Agent 的极速代码搜索库，通过混合检索与代码感知重排序，比 grep+read 节省约 98% token。

RAGMCPAI代理

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面向 AI Agent 的 Web 数据获取 API，提供搜索、抓取、交互与爬取能力，输出 LLM 就绪的清洁 Markdown 与结构化数据。

模型与推理框架RAGMCP

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面向 AI Agent 的通用记忆层，提供多层级个性化长期记忆的提取、存储与融合检索能力。

文档教程与资源RAGAI代理

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本地优先的 AI 个人代理操作系统，基于文件智能、事件驱动工作流与 LLM 实现跨模态任务执行与多平台交互。

其他多模态RAG

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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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面向 AI 编码智能体的持久化记忆引擎，通过自动事件捕获、三流混合检索与四层记忆整合，实现跨会话零重复解释。

文档教程与资源RAGMCP

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面向对话式 AI 的生产级配置驱动多 Agent 编排中间件，支持群组辩论、智能路由、MCP/A2A 协议互操作及企业级安全合规。

模型与推理框架大语言模型RAG

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面向 GraphRAG 与实时图分析的高性能内存图数据库，内置向量索引与 MAGE 算法库。

大语言模型AI代理RAG

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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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