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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面向生产环境的企业级多智能体编排框架，提供 10+ 种预构建编排范式与全链路协议支持。

MCP多智能体系统AI代理

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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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用于构建、管理和部署长期运行的有状态 AI Agent 的低层级编排框架与运行时。

RAG多智能体系统AI代理

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由 McKinsey 发布的基于 Kubernetes 的 AI Agent 运行时平台，通过 CRD 标准化代理资源的部署、编排与评估，提供生产级多代理系统基础设施。当前处于 Technical Preview 阶段。

SDKMCP多智能体系统

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简化 Java 应用集成大语言模型的开源框架，支持 RAG、工具调用和 Agent。提供统一 API 适配 OpenAI、Gemini 等主流模型，深度集成 Spring Boot 与 Quarkus。

模型与推理框架MCPSDK

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构建语义层与上下文图的决策智能框架，支持可解释性与血缘追踪。

其他SDK大语言模型

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开源自托管 AI Agent 平台，支持语音构建工作流、情景记忆与多视图实时编排，具备企业级审计与集成能力。用户可通过自然语言驱动复杂自动化流程，数据完全保留在本地环境。

RAG多智能体系统AI代理

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PentAGI是一个完全自主的AI代理系统，能够在隔离的Docker容器环境中自动执行复杂的渗透测试任务。系统采用多代理协作架构，支持多种主流LLM提供商，集成知识图谱实现经验积累与语义推理，内置20+专业安全工具，可自动生成详细的安全评估报告。

模型与推理框架大语言模型多智能体系统

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一个基于 AI 多代理的数据科学团队库，通过专业化 Agent 协作自动化执行数据加载、清洗、特征工程、EDA、可视化与机器学习建模（H2O + MLflow），配备 Streamlit 可视化 Pipeline 工作台，将常见数据科学任务效率提升 10 倍。

其他机器学习多智能体系统

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