| AutoGen | 微软构建LLM应用程序的框架，使用多个对话代理。 |
| Camel | 用于构建和使用基于LLM的代理来解决实际任务的框架 |
| Cheshire Cat | 使用自定义数据创建个性化AI助手的框架。 |
| Cognee | AI记忆框架，支持从30多种数据源加载到图数据库和向量数据库 |
| CrewAI | CrewAI 是一个框架，用于构建使用多个AI代理执行复杂任务的自动化工作流。 |
| Dagster | 用于数据编排的 Python 框架，集成了血缘和可观测性。 |
| DeepEval | 用于测试大型语言模型系统的 Python 框架。 |
| DSPy | 用于算法优化LM提示和权重的框架。 |
| Dynamiq | Dynamiq 是一个一体化生成式人工智能框架，旨在简化人工智能驱动应用程序的开发。 |
| Feast | 开源特征存储，以一组特征的形式大规模运行生产机器学习系统。 |
| Fifty-One | 用于构建高质量数据集和计算机视觉模型的工具包。 |
| Genkit | 用于构建、部署和监控生产就绪的AI驱动应用程序的框架。 |
| Haystack | LLM编排框架，用于构建可定制的、生产就绪的LLM应用程序。 |
| HoneyHive | AI可观测性和评估平台，为生成式AI管道提供跟踪和监控工具。 |
| Lakechain | 用于使用基础设施即代码在 AWS 上部署文档处理管道的 Python 框架。 |
| Langchain | 用于使用 LLM 构建上下文感知、推理应用程序的 Python 框架。 |
| Langchain4j | 用于使用 LLM 构建上下文感知、推理应用程序的 Java 框架。 |
| LangGraph | 用于构建有状态、多代理应用程序的 Python、Javascript 库。 |
| LlamaIndex | 一个用于构建具有模块化集成的LLM应用程序的数据框架。 |
| Mastra | 用于快速构建AI应用程序和功能的 Typescript 框架。 |
| Mirror Security | 用于向量加密和访问控制的 Python 框架。 |
| Mem0 | 用于LLM应用程序的自改进记忆层，实现个性化AI体验。 |
| Neo4j GraphRAG | 使用 Neo4j 和 Python 构建图检索增强生成 (GraphRAG) 应用程序的包。 |
| NLWeb | 一个框架，利用 schema.org 和相关数据格式将网站转化为可用于聊天的就绪数据。 |
| Rig-rs | 用于构建可扩展、模块化和符合人体工程学的 LLM 驱动应用程序的 Rust 库。 |
| Semantic Router | 用于使用向量搜索为AI应用程序构建决策层的Python库。 |
| SmolAgents | 用于代理的基础库。代理编写 Python 代码来调用工具并协调其他代理。 |
| Spring AI | 遵循 Spring 设计原则（如可移植性和模块化设计）构建的 Java AI 框架。 |
| Swiftide | 用于构建 LLM 应用程序的 Rust 库。构建快速、流式索引和查询管道，以及可组合代理。 |
| Sycamore | 用于 ETL、RAG、基于 LLM 的应用程序以及非结构化数据分析的文档处理引擎。 |
| Testcontainers | 为测试提供一次性、轻量级系统实例的框架 |
| txtai | 用于语义搜索、LLM 编排和语言模型工作流的 Python 库。 |
| Vanna AI | 用于 SQL 生成和查询的 Python RAG 框架。 |
| VoltAgent | 用于构建 AI 代理的 TypeScript 框架，具有模块化工具、LLM 协调和可视化监控仪表板。 |
