Octochains
一个轻量级 Python 框架，让多个专家 Agent 在完全隔离的线程中并行推理，再由集中共识层合成裁决，避免串行链式 Agent 的相互污染与从众偏见。
CAMEL 多智能体框架
面向多智能体协作、仿真与合成数据生成的 Python 框架。
Dynamiq 智能体编排框架
用 Python 工作流编排 LLM、工具、多智能体与 RAG 流程。
Google ADK
用 Python 构建、编排、评估和本地运行复杂 AI 智能体应用。
Experts.js
用 OpenAI Assistants API 组装可协作的多智能体工具链。
RAI 具身智能机器人框架
一个供应商中立的智能体框架，让开发者通过 ROS 2 为实体机器人快速构建多模态 AI 能力。
Hello-Agents 智能体教程
从基础原理、框架实现到多智能体项目，系统学习如何构建 AI 原生智能体。
LangChain 生成式 AI 实战
用 Python、LangChain 与 LangGraph 学习构建生产级 LLM 应用和多智能体系统。
LangGraph Multi-Agent Swarm
用动态交接和会话记忆组织多个专业智能体。
Ouroboros 自演进代理
具持续记忆、可审查自我修改能力的本地通用开发代理。
Fetch.ai 智能体示例库
用可运行的 Python 项目快速搭建自主智能体与多智能体系统。
Claude 眼中的老己
用 17 章中英双语文档拆解 Claude Code v2.1.88 的内部架构。
AI Agents 权威指南（配套代码库）
O'Reilly 图书《AI Agents - The Definitive Guide》的官方配套代码库，用十二章可运行的 Jupyter 笔记本覆盖从 LLM 到生产级智能体的完整学习路径。
Claude Code 架构研究
系统拆解 Claude Code CLI Agent 的循环、工具、权限与多智能体架构。
LatentMAS
以隐空间协作替代冗长文本链路的多智能体推理实验框架。
Pocket Flow
用极简图式框架编排 LLM 工作流、智能体与 RAG 应用。
Agent Lightning
为现有 AI 智能体采集轨迹并训练提示词或策略资源。
WorldSeed
用 YAML 定义规则与角色，运行可观察、可干预的多智能体世界。
The Delegation
在无代码 3D 办公室中设计、运行并观察 Gemini 多智能体协作。
KaibanJS
用看板式界面编排、运行并观察 JavaScript 多智能体工作流。
Java Agent Development Kit
用 Java 编排工具、模型与多智能体应用的开发套件。
AgentFlow 智能体优化框架
用 Flow-GRPO 在线训练规划器，提升多工具长程推理的规划与调用可靠性。
ADK Go
用 Go 构建、评估、编排并部署复杂 AI Agent 工作流的代码优先工具包。
Strands Agents
用 Python 或 TypeScript 构建并端到端控制生产级 AI Agent 的 SDK。