全網最全的AI Agent Infra開源項目匯總[持續更新]

a # 前言 AI Agent的重要性是行業共識，當前最大的瓶頸在模型能力特別是模型的推理能力。不過隨著o1的發布，也許我們可以把一部分目光轉到其他的瓶頸上。這是我寫這篇文章的初衷。 我在這篇文章中討論的**AI Agent Infra（智能體基礎設施）**，并不包含模型，而主要是除模型之外的其他基礎設施，比如記憶、工具、框架、容器等等。 之所以寫這篇文章，是因為平時經常會看到一些非常不錯的開源項目，但是沒有地方記錄。有的時候想找一個開源項目，又不好找。所以這篇文章的目的有三個： - 找個地方記錄優秀的、有創意的開源項目 - 幫助AI Agent開發者快速找到合適的基礎設施 - 幫助AI Agent開發者快速了解AI Agent基礎設施的發展現狀 我們暫時只收集開源項目，未來也可能會收集商業產品。 這篇文章我會持續更新，也許會**一個月更新一次**，每月會更新一些優秀的、有創意的項目。另外，我準備**以開源項目的方式來維護這篇文章**。我創建了一個github倉庫，地址是：[https://github.com/chgaowei/ai-agent-infra-list](https://github.com/chgaowei/ai-agent-infra-list)。 **如果你也知道一些優秀的開源項目，或者你對某個項目有不一樣的評價，或者你希望推廣你的開源項目，歡迎提交PR**。 我們也建了一個AI Agent Infra的交流群，歡迎加入一起討論： 微信：請添加微信號 changshan02 ，備注技術交流入群?；蛘邟叽a加我： ![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/11627307-b86be7a8d46697d4.png) 也歡迎加入Discord，和全球技術人一起交流：[https://discord.gg/BNJdvMa5XE](https://discord.gg/BNJdvMa5XE) ## 本月推薦項目 每月更新的時候，都會推薦一個或多個項目。本月先推薦下我們的開源項目 **AgentConnect**，歡迎關注: AgentConnect 的愿景是定義智能體的連接方式，并為數十億智能體構建一個開放、安全和高效的協作網絡。AgentConnect提供以下能力： - 基于W3C DID規范提供了一個去中心化的身份認證方式，可以讓智能體掌握自己的身份，并且與其他任意智能體進行跨平臺的、安全的、低成本的身份驗證。 - 支持基于DID的端到端加密通信，確保智能體之間的通信安全。 - 支持元協議協商，允許智能體之間使用自然語言協商雙方能力以及通信協議，并且使用LLM生成代碼進行協議通信。這有助于實現自組織自協商的智能體網絡。 - 支持應用層協議管理，可以方便的對協議以及協議代碼進行加載、更新、卸載，有助于提高智能體之間的通信效率。 github 地址：[https://github.com/chgaowei/AgentConnect](https://github.com/chgaowei/AgentConnect) 技術整體介紹：[AgentNetworkProtocol技術介紹](https://github.com/chgaowei/AgentNetworkProtocol/blob/main/chinese/00-AgentNetworkProtocol%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%93%9D%E5%9B%BE.md) 下面是正文。 # 概覽 整體的分類結構上，我會按照框架、規劃、記憶、工具分為四大類，每個大類下再根據不同的維度細分。分類未必合理，后面可能會做些調整。 - 框架 - 一站式平臺：[dify](https://github.com/langgenius/dify) [AutoGpt](https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT) [FastGPT](https://github.com/labring/FastGPT) [BISHENG](https://github.com/dataelement/bisheng) - 開發框架：[langchain](https://github.com/langchain-ai/langchain) [llama_index](https://github.com/run-llama/llama_index) [semantic-kernel](https://github.com/microsoft/semantic-kernel) [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) [phidata](https://github.com/phidatahq/phidata) [haystack](https://github.com/deepset-ai/haystack) - 多智能體框架：[crewai](https://github.com/crewAIInc/crewAI) [Autogen](https://github.com/microsoft/autogen) [Camel](https://github.com/camel-ai/camel) [Magentic-One](https://github.com/microsoft/autogen/tree/main/python/packages/autogen-magentic-one) [MetaGPT](https://github.com/geekan/MetaGPT) - 構建工具：[AgentOps](https://github.com/AgentOps-AI/agentops) [AgentStack](https://github.com/AgentOps-AI/AgentStack) [dspy](https://github.com/stanfordnlp/dspy) [phoenix](https://github.com/Arize-ai/phoenix) - 規劃 - 工作流編排：[inngest](https://github.com/inngest/inngest) [prefect](https://github.com/PrefectHQ/prefect) - 記憶 - 記憶引擎：[mem0](https://github.com/mem0ai/mem0) [DB-GPT](https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT) [Letta](https://github.com/letta-ai/letta) [RAGFlow](https://github.com/infiniflow/ragflow) [Cognee](https://github.com/topoteretes/cognee) [KnowledgeTable](https://github.com/whyhow-ai/knowledge-table) - GraphRAG技術：[graphrag](https://github.com/microsoft/graphrag) [fast-graphrag](https://github.com/circlemind-ai/fast-graphrag) [LightRAG](https://github.com/HKUDS/LightRAG) [nano-graphrag](https://github.com/gusye1234/nano-graphrag) - 存儲：[Milvus](https://github.com/milvus-io/milvus) [Weaviate](https://github.com/weaviate/weaviate) [Chroma](https://github.com/chroma-core/chroma) - 工具 - 網絡與通信：[AgentConnect](https://github.com/chgaowei/AgentConnect) [AgentNetworkProtocol](https://github.com/chgaowei/AgentNetworkProtocol) [Agora Protocol](https://github.com/agora-protocol/paper-demo) [agent-protocol](https://github.com/AI-Engineer-Foundation/agent-protocol) [naptha-sdk](https://github.com/NapthaAI/naptha-sdk) - computer use API：[npi](https://github.com/npi-ai/npi) - 身份驗證：[AgentConnect](https://github.com/chgaowei/AgentConnect) - 運行時：[E2B](https://github.com/e2b-dev/E2B) - 網頁瀏覽：[Crawlee](https://github.com/apify/crawlee) [Browserless](https://github.com/browserless/browserless) [AgentQL](https://github.com/tinyfish-io/agentql) # 框架 ## 一站式平臺 ### dify Dify 是一個開源的 LLM 應用程序開發平臺。Dify 的直觀界面結合了 AI 工作流程、RAG 管道、代理功能、模型管理、可觀測性功能等，讓您可以快速從原型到生產。 github 地址：[https://github.com/langgenius/dify](https://github.com/langgenius/dify) ### AutoGpt AutoGPT 是一個強大的平臺，可用于創建、部署和管理持續運行的 AI 智能體，從而實現復雜工作流程的自動化。AutoGpt已經轉型，從最早的demo，增加了工作流能力。 github 地址：[https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT](https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT) ### fastgpt FastGPT 是一個基于大型語言模型 (LLMs) 的知識型平臺，提供一整套開箱即用的功能，如數據處理、RAG 檢索以及可視化的 AI 工作流編排。借助 FastGPT，用戶可以輕松開發和部署復雜的問答系統，而無需進行繁瑣的設置或配置工作。 github 地址：[https://github.com/labring/FastGPT](https://github.com/labring/FastGPT) ### BISHENG BISHENG 是一個面向下一代企業 AI 應用的開源 LLM DevOps 平臺。其強大且全面的功能包括：生成式 AI 工作流、RAG、智能體、統一模型管理、評估、SFT、數據集管理、企業級系統管理、可觀測性等。 github 地址：[https://github.com/dataelement/bisheng](https://github.com/dataelement/bisheng) ## 開發框架 ### langchain LangChain 是一個開發框架，專為構建基于大語言模型的應用程序設計。它提供了一套工具和組件，包括 Models（模型）、Prompts（提示）、Indexes（索引）、Memory（記憶）、Chains（鏈）和 Agents（代理）等。 github 地址：[https://github.com/langchain-ai/langchain](https://github.com/langchain-ai/langchain) ### llama_index LlamaIndex（GPT Index）是一個為你的LLM應用構建的數據框架，用于將外部數據與大語言模型（LLM）結合。它支持從各種數據源（如文檔、數據庫等）創建索引，優化信息檢索過程。 github 地址：[https://github.com/run-llama/llama_index](https://github.com/run-llama/llama_index) ### semantic-kernel Semantic Kernel 是一個 SDK，旨在將大語言模型（LLM）與傳統編程語言（如 C#、Python 和 Java）集成，并支持插件的自動協調。它提供了抽象層來管理 AI 服務和記憶存儲，支持多種平臺和向量數據庫，并能自動生成并執行基于 LLM 生成的計劃。 github 地址：[https://github.com/microsoft/semantic-kernel](https://github.com/microsoft/semantic-kernel) ### LangGraph LangGraph是一個用于構建具有狀態和多角色應用程序的庫，主要用于創建智能體和多智能體工作流。與其他LLM框架相比，它提供了三個核心優勢：循環、可控性和持久性。LangGraph允許你定義包含循環的工作流，這是大多數智能體架構所必需的，這使得它與基于DAG（有向無環圖）的解決方案有所區別。 github 地址：[https://github.com/langchain-ai/langgraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) ### phidata Phidata 是一個用于構建智能體系統的框架，允許工程師創建具備記憶、知識、工具和推理能力的智能體。它支持構建能夠協同工作的智能體團隊，并通過美觀的用戶界面與智能體進行交互。Phidata 還提供監控、評估和優化智能體的功能，并幫助開發包含 API、數據庫和向量數據庫的智能體應用。 github 地址：[https://github.com/phidatahq/phidata](https://github.com/phidatahq/phidata) ### haystack AI 編排框架，用于構建可定制、生產就緒的大語言模型（LLM）應用程序。將組件（模型、向量數據庫、文件轉換器）連接到可以與數據互動的管道或智能體。通過先進的檢索方法，它最適合用于構建 RAG（檢索增強生成）、問答、語義搜索或對話智能體聊天機器人。 github 地址：[https://github.com/deepset-ai/haystack](https://github.com/deepset-ai/haystack) ## 多智能體框架 ### crewai CrewAI 是一個多智能體框架，旨在通過協調多個AI智能體協作，完成復雜的任務和工作流。該框架通過任務管理和流程控制，允許用戶定義和執行自動化的智能體協作。 github 地址：[https://github.com/crewAIInc/crewAI](https://github.com/crewAIInc/crewAI) ### Autogen AutoGen 是一個開源框架，用于構建AI智能體系統。它簡化了事件驅動、分布式、可擴展和具備韌性的智能體應用程序的創建。AutoGen 允許快速構建系統，在這些系統中，AI智能體能夠協作并自主執行任務，或者在人工監督下完成任務。 github 地址：[https://github.com/microsoft/autogen](https://github.com/microsoft/autogen) ### Camel CAMEL是最早基于大語言模型（LLM）的多智能體框架之一，現已成為一個通用的框架，用于構建和使用基于LLM的智能體解決現實世界中的任務。 github 地址：[https://github.com/camel-ai/camel](https://github.com/camel-ai/camel) ### Magentic-One Magentic-One 是一個高性能的通用智能體系統，旨在解決復雜任務。它采用多智能體架構，其中主智能體“協調者”（Orchestrator）負責指揮其他四個專門的智能體來完成任務。協調者負責規劃、跟蹤進展，并在出現錯誤時重新規劃，同時指導這些專門的智能體執行如操作網頁瀏覽器、瀏覽本地文件或編寫和執行Python代碼等任務。 github 地址：[https://github.com/microsoft/autogen/tree/main/python/packages/autogen-magentic-one](https://github.com/microsoft/autogen/tree/main/python/packages/autogen-magentic-one) ### MetaGPT MetaGPT 以一行需求作為輸入，輸出用戶故事/競爭分析/需求/數據結構/API/文檔等。MetaGPT 包括產品經理 / 架構師 / 項目經理 / 工程師。它提供了軟件公司的整個過程以及精心編排的 SOP。 github 地址：[https://github.com/geekan/MetaGPT](https://github.com/geekan/MetaGPT) ## 構建工具 ### AgentOps 用于 AI 代理監控、LLM 成本跟蹤、基準測試等的 Python SDK。與大多數 LLM 和代理框架（如 CrewAI、Langchain 和 Autogen）集成。 github 地址：[https://github.com/AgentOps-AI/agentops](https://github.com/AgentOps-AI/agentops) ### AgentStack AgentStack 開讓你從命令行創建 AI 代理項目，它是啟動代理項目的絕佳工具，并提供了許多 CLI 實用程序，用于在整個開發過程中輕松生成代碼。 github 地址：[https://github.com/AgentOps-AI/AgentStack](https://github.com/AgentOps-AI/AgentStack) ### dspy DSPy 是由斯坦福大學開發的一個開源框架，旨在優化語言模型（LLM）的使用，它通過將聲明式的語言模型調用轉換為自我優化的管道來工作。與手動編寫每個任務的特定提示不同，DSPy 允許用戶定義高級目標和度量，框架會自動優化 LLM 的性能。 github 地址：[https://github.com/stanfordnlp/dspy](https://github.com/stanfordnlp/dspy) ### phoenix Phoenix 是一個開源的 AI 可觀察性平臺，主要用于實驗、評估和故障排除，支持追蹤 LLM 應用程序的運行時、基準測試性能并創建版本化的數據集。它支持跟蹤對提示、LLM 和檢索方式的改動，并兼容多個框架和 LLM 提供商。 github 地址：[https://github.com/Arize-ai/phoenix](https://github.com/Arize-ai/phoenix) # 規劃 ## 工作流編排 ### inngest Inngest 是一個領先的工作流編排平臺，可在無服務器架構、服務器或邊緣設備上運行有狀態的步驟函數和 AI 工作流。 github 地址：[https://github.com/inngest/inngest](https://github.com/inngest/inngest) ### prefect Prefect 是一個用于構建 Python 數據管道的工作流編排框架。它是將腳本提升為可靠生產工作流的最簡單方式。通過 Prefect，用戶可以構建具有彈性和動態響應能力的數據管道，能夠適應外部變化并從意外情況中恢復。 github 地址：[https://github.com/PrefectHQ/prefect](https://github.com/PrefectHQ/prefect) # 記憶 ## 記憶引擎 ### mem0 Mem0 是一個增強 AI 助手和代理的智能內存層，能夠實現個性化交互并持續改進，適用于客戶支持聊天機器人、AI 助手和自治系統。它通過混合數據庫方法管理長期記憶，確保個性化信息存儲高效且搜索迅速，提升 AI 代理的響應個性化和相關性。 github 地址：[https://github.com/mem0ai/mem0](https://github.com/mem0ai/mem0) ### DB-GPT DB-GPT 是一個開源的 AI 原生數據應用開發框架，集成了 AWEL（Agentic Workflow Expression Language）和多智能體技術。其目標是通過開發多項技術能力（如多模型管理 SMMF、Text2SQL 效果優化、RAG 框架優化、多智能體框架協作以及 AWEL 的代理工作流編排等），構建大模型領域的基礎設施，從而使數據驅動的大模型應用更加簡單和便捷。 github 地址：[https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT](https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT) ### Letta（原MemGPT） Letta 是一個用于構建有狀態 LLM 應用程序的框架，支持個性化聊天機器人、數據驅動代理和自動化 AI 工作流。它允許應用保持長期記憶并連接外部數據源，適用于需要持續交互和動態更新的應用場景。 github 地址：[https://github.com/letta-ai/letta](https://github.com/letta-ai/letta) ### RAGFlow RAGFlow 是一款基于深度文檔理解構建的開源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎。RAGFlow 可以為各種規模的企業及個人提供一套精簡的 RAG 工作流程，結合大語言模型（LLM）針對用戶各類不同的復雜格式數據提供可靠的問答以及有理有據的引用。 github 地址：[https://github.com/infiniflow/ragflow](https://github.com/infiniflow/ragflow) ### Cognee Cognee 實現了可擴展、模塊化的 ECL（Extract, Cognify, Load）流水線，能夠幫助用戶互聯和檢索過往對話、文檔以及音頻轉錄內容，同時減少幻覺、開發工作量和成本。 github 地址：[https://github.com/topoteretes/cognee](https://github.com/topoteretes/cognee) ### KnowledgeTable Knowledge Table 是一個開源軟件包，旨在簡化從非結構化文檔中提取和探索結構化數據的過程。 github 地址：[https://github.com/whyhow-ai/knowledge-table](https://github.com/whyhow-ai/knowledge-table) ## GraphRAG技術 ### graphrag GraphRAG 項目是一個數據管道和轉換套件，旨在利用 LLM 的強大功能從非結構化文本中提取有意義的結構化數據。 github 地址：[https://github.com/microsoft/graphrag](https://github.com/microsoft/graphrag) ### fast-graphrag Fast GraphRAG 是一個精簡且可提示的框架，旨在為代理驅動的檢索工作流提供可解釋、高精度的解決方案。它設計用于高效、低成本的操作，支持動態數據生成和增量更新，并能夠無縫集成到現有的檢索管道中。 github 地址：[https://github.com/circlemind-ai/fast-graphrag](https://github.com/circlemind-ai/fast-graphrag) ### LightRAG LightRAG 是一個簡單快速的 RAG 引擎。 github 地址：[https://github.com/HKUDS/LightRAG](https://github.com/HKUDS/LightRAG) ### nano-graphrag nano-graphrag 提供了一個更小、更快、更干凈的 GraphRAG，同時保留了核心功能。GraphRAG 很好而且功能強大，但官方實現很難閱讀或破解。 github 地址：[https://github.com/gusye1234/nano-graphrag](https://github.com/gusye1234/nano-graphrag) ## 存儲 ### Milvus Milvus 是一個為大規模設計的高性能向量數據庫，AI 應用可使用它進行存儲和搜索大量非結構化數據，如文本、圖像和多模態信息。 github 地址：[https://github.com/milvus-io/milvus](https://github.com/milvus-io/milvus) ### Weaviate Weaviate 是一個開源向量數據庫，能夠同時存儲對象和向量，支持將向量搜索與結構化過濾相結合，并具有云原生數據庫的容錯性和可擴展性。 github 地址：[https://github.com/weaviate/weaviate](https://github.com/weaviate/weaviate) ### Chroma Chroma 是一個AI 原生開源嵌入數據庫。 github 地址：[https://github.com/chroma-core/chroma](https://github.com/chroma-core/chroma) # 工具 ## 網絡與通信 ### AgentConnect AgentConnect 的愿景是定義智能體的連接方式，并為數十億智能體構建一個開放、安全和高效的協作網絡。AgentConnect提供以下能力： - 基于W3C DID規范提供了一個去中心化的身份認證方式，可以讓智能體掌握自己的身份，并且與其他任意智能體進行跨平臺的、安全的、低成本的身份驗證。 - 支持基于DID的端到端加密通信，確保智能體之間的通信安全。 - 支持元協議協商，允許智能體之間使用自然語言協商雙方能力以及通信協議，并且使用LLM生成代碼進行協議通信。這有助于實現自組織自協商的智能體網絡。 - 支持應用層協議管理，可以方便的對協議以及協議代碼進行加載、更新、卸載，有助于提高智能體之間的通信效率。 github 地址：[https://github.com/chgaowei/AgentConnect](https://github.com/chgaowei/AgentConnect) ### AgentNetworkProtocol AgentNetworkProtocol（ANP）是專為智能體網絡設計的開放協議框架，旨在建立一個開放、安全、高效、自組織、自協商的智能體協作網絡。它總共分為三層，分別是身份與加密通信層、元協議層、應用協議層。AgentConnect是AgentNetworkProtocol的開源實現。 github 地址：[https://github.com/chgaowei/AgentNetworkProtocol](https://github.com/chgaowei/AgentNetworkProtocol) ### Agora Protocol Agora Protocol Agora 是一個簡單的跨平臺協議，允許異構 LLM 之間進行高效的通信。它先使用自然語言進行協商通信協議，然后使用通信協議進行通信。 github 地址：[https://github.com/agora-protocol/paper-demo](https://github.com/agora-protocol/paper-demo) ### agent-protocol agent-protocol 用于與 AI 智能體交互的通用接口。該協議與技術堆棧無關 - 您可以將其與任何框架一起使用來構建代理。它目前構建的是智能體與智能體使用者之間的通信協議。不過現在長時間未更新。 github 地址：[https://github.com/AI-Engineer-Foundation/agent-protocol](https://github.com/AI-Engineer-Foundation/agent-protocol) ### naptha-sdk Naptha 使用戶能夠構建去中心化的多代理工作流。去中心化工作流可以在一個或多個節點（而不是一個中央服務器）上運行，具有不同的 LLM 和許多本地數據源。 github 地址：[https://github.com/NapthaAI/naptha-sdk](https://github.com/NapthaAI/naptha-sdk) ## computer use API ### npi NPINPi 是一個開源平臺，提供工具使用 API，使 AI 代理能夠在虛擬世界中采取行動, 使 AI 代理能夠操作各種軟件工具和應用程序并與之交互，允許大型語言模型通過函數調用與現有軟件和應用程序生態系統無縫集成。NPi 充當這些模型訪問虛擬世界的網關。 github 地址：[https://github.com/npi-ai/npi](https://github.com/npi-ai/npi) ## 身份驗證 ### AgentConnect AgentConnect 提供了基于W3C DID規范的智能體身份認證方法，并支持基于DID的端到端加密通信。 github 地址：[https://github.com/chgaowei/AgentConnect](https://github.com/chgaowei/AgentConnect) ## 運行時 ### E2B E2B 是一種開源基礎設施，允許您在云中的安全隔離沙箱中運行 AI 生成的代碼。 github 地址：[https://github.com/e2b-dev/E2B](https://github.com/e2b-dev/E2B) ## 網頁瀏覽 ### Crawlee Crawlee 是一個用于構建可靠爬蟲的 Node.js 網絡爬取和瀏覽器自動化庫，支持 JavaScript 和 TypeScript。它可以提取 AI、LLM、RAG 或 GPT 所需的數據，從網站下載 HTML、PDF、JPG、PNG 等文件。 github 地址：[https://github.com/apify/crawlee](https://github.com/apify/crawlee) ### Browserless Browserless 允許遠程客戶端連接并執行無頭工作，所有操作都在 Docker 環境中進行。它支持標準的、未修改的 Puppeteer 和 Playwright 庫，并提供基于 REST 的 API，用于執行常見操作，如數據收集、PDF 生成等。 github 地址：[https://github.com/browserless/browserless](https://github.com/browserless/browserless) ### AgentQL AgentQL 是一種 AI 驅動的查詢語言，用于抓取網站和自動化工作流程。它使用自然語言查詢來精確定位任何網頁上的數據和元素，包括經過身份驗證和動態生成的內容。 github 地址：[https://github.com/tinyfish-io/agentql](https://github.com/tinyfish-io/agentql) 本文由[mdnice](https://mdnice.com/?platform=6)多平臺發布
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