多代理开发框架

AutoGen UI是一个支持使用多个代理来开发大型语言模型（LLM）应用的框架。这些代理能够相互对话，以协同解决复杂任务，极大地简化了LLM应用的开发流程，同时具有强大的可扩展性和用户友好的Web界面。

Swarms是一个模块化的Python框架，旨在提供构建、部署和扩展LLM群体的无缝体验，主要目标是自动化工作流。通过整合各种模块和功能，该框架使用户能够高效地简化其流程。用户可以创建一个协作和有效沟通的LLM网络，以自动化复杂任务。这些独立的代理共同形成一个能够处理复杂工作流的强大群体。

一个轻量级LLM应用开发框架，类似于Python requests库的简洁设计理念，提供了90%必需的LLM开发功能。

VerifAI的MultiLLM是一个开源框架，通过并行调用多个大型语言模型（LLM）并对其输出进行排名，以找到最佳结果（真实值）。该框架可扩展以支持新的LLM和自定义排名函数，从而评估来自不同LLM的多样化输出。

dstack是一个开源工具，可以在任何云环境中简化大型语言模型（LLM）的开发。它使开发者能够利用开放的LLM，降低云成本，避免对供应商的锁定。

Nadi是一个创新的工具，旨在简化应用程序崩溃的监控过程，帮助开发者及时发现和解决问题。

用Python字典构建复杂LLM应用的框架，简单直观，让你轻松打造自己的LLM应用。它支持构建复杂的代理系统，适用于生产环境，并且具有高灵活性和易于定制的特点。

这是一个专门收集与多模态大语言模型（MLLM）幻觉相关资源的项目，包含研究论文、工具、教程和社区讨论。

Carchain是一款综合性的移动应用，利用区块链、连接性和人工智能技术，简化车辆管理，增强安全性，节省费用，并促进更环保的实践。

Superagent 是一个功能强大的工具，可以简化 LLM（大型语言模型）代理到生产的配置和部署。它提供了多种功能，使得构建和管理 LLM 代理变得更加高效和便捷。

TapeAgents是一款支持大型语言模型（LLM）Agent开发全周期的框架，能够通过处理会话日志（Tape）来辅助代理进行思考和行动，具有灵活性和调试工具。

Terracotta是一个平台，使用户能够快速直观地实验大型语言模型（LLMs），支持模型管理、微调和评估。用户可以安全存储数据，针对分类和文本生成微调模型，并进行定性与定量比较。

Flyte是一个无限可扩展且灵活的工作流编排平台，能够无缝整合数据、机器学习和分析堆栈，帮助用户轻松构建生产级的数据和机器学习工作流。

LLM-Agent-Survey是一个关于基于大型语言模型(LLM)的自主智能体的文献资源集，汇聚了最新的研究和应用，提供详细的文献综述与分析，支持多种LLM模型和框架的比较，包含自主智能体的设计与实现示例。

Scout是一个用于构建AI应用的平台，允许用户创建自定义代理，以满足特定的业务需求。用户可以将代理连接到数据源，审查和编辑代理交互，并将其部署到所需的平台。

Catsight 是一个功能强大的跨平台进程内存监视器，支持多种操作系统，用户可以实时查看和分析进程的内存使用情况，识别内存泄漏，并调试内存问题。它提供了简洁易用的界面，支持多种进程类型，允许用户对内存进行搜索和过滤。

Lealone Examples 是一个展示 Lealone 框架使用示例的项目，适合学习和参考。它包含多种示例项目，演示 Lealone 框架的各类功能，支持全栈开发，提供调试功能，帮助用户深入理解 ORM 框架和微服务框架的实现原理。同时，项目结构支持多模块，适合外包或正规的内部项目开发。

CircleChat是一个用于创建和管理GPT代理的平台，用户可以通过简单的注册，设定目标，让代理实时互动、协作和解决问题。