E2B

最流行的LLM应用开发框架。130K+ stars，Python/JS双语言，Chains/Agents/Memory/Tools模块化，生态最大教程最多。

LangChain的图状态机Agent框架。支持单/多/层级/顺序代理，内置状态管理、人工协作、时间旅行调试。

LLM数据框架。连接LLM与外部数据源，提供数据索引/检索/Agent工具。适合构建RAG应用和数据密集型Agent。

微软AI编排SDK。20K+ stars，C#/Python/Java，深度集成Azure AI和OpenAI。企业级AI应用首选框架。

Google Agent Development Kit。与Gemini深度集成，支持多代理系统，可部署于Cloud Run。Google Cloud原生。

轻量级高性能Agent框架。~2μs代理实例化(比LangGraph快10000x)，23+模型提供商，原生多模态，三种多代理模式。

Pydantic团队出品的Agent框架。类型安全设计，结构化响应验证，依赖注入，流式输出。类似"FastAPI的GenAI体验"。

TypeScript Agent框架。Agent指令/记忆/任务编排，适合JS/TS技术栈团队。现代化API设计。

开源Agent构建部署监控平台。支持记忆/知识/工具，预置模板，实时监控，自带云基础设施。

专注RAG和企业搜索的NLP框架。15K+ stars，向量数据库集成，生产级检索管道。支持Elasticsearch/OpenSearch。

极简Agent框架。强调原子化设计，每个Agent做好一件事。可组合、可预测、高度可控。

企业级Agent框架。内置安全控制和结构化输出。Off-Policy™安全机制，适合生产环境。

Hugging Face出品的轻量Agent框架。支持HuggingFace模型生态，代码Agent和工具调用Agent双模式。

Stanford的LLM编程框架。将提示工程变为编译器优化问题，自动优化prompt。研究级但实用。

简洁的TypeScript LLM框架。零依赖核心，类型安全，支持所有主流模型。适合快速集成。

Vercel出品的AI SDK。React/Next.js原生AI集成，流式响应，多模型支持。前端AI应用首选。

Pythonic的LLM工具库。用Python类型提示定义LLM调用，极简API设计。适合喜欢简洁代码的开发者。

AI Agent记忆层。构建知识图谱自动管理Agent记忆。可替代复杂RAG方案，6行代码集成。