一款面向开发者和技术研究者的 AI 研究 Agent。输入一个研究主题，Agent 自主完成问题拆解、多源搜索、知识检索、质量审核、报告撰写，最终输出一份带质量评分的结构化研究报告。
轻量白盒多智能体平台 —— 可视化编排工作流，多 Agent 协作，高精度知识召回，企业级权限管理，统一对话管理。支持低成本嵌入第三方系统，200MB 低资源即可运行。
灵数智维agent用户端，类似workbuddy，mateclaw，deskclaw，hermes，OpenClaw的用户界面，支持桌面
基于 LangChain +LangGraph+RAG+MCP 开发 AI 编程/面试智能体，实现多 Agent 调度、记忆持 久化、RAG 知识库检索及 SSE 流式对话，基于 ReAct 模式自主思考并调用 MCP 工具完成复杂任务，如：利用 互联网搜索、解析 Gitee | Github 仓库地址、利用 PDF 生成工具制定完整计划并生成文档
基于 FastAPI + Celery + PyTorch + Transformers，集成 AI Agent 智能推荐，与 Java/Spring Cloud 后端无缝协作。
14 套可运行自我进化的 AI Agent 开源矩阵：LangGraph 多智能体编排 + RAG 知识库 + NL2SQL 问数 + 代码助手 + 爬虫/GUI 自动化 + 办公 Copilot + 短视频/作曲 + 数字人。含 Docker 一键部署、入门/进阶学习文档、面试简历摘要。Star 支持持续更新。
IFlow Agent (GSD 迭代循环) + SFlow Agent（OpenSpec 规划引擎 + Superpowers 执行纪律）
这是一套为 Vue中后台/react中后台/uniapp项目 定制的前端落地 Agent 工作流配置，通过 Rules（怎么写对）+ Skills（什么时候做什么）+ SDD 文档（写什么、怎么验收） 三层协作，让 AI 能按团队规范 从需求到代码到验收 完成标准 CRUD 页面开发、增量改页、接口联调、Bug 修复和代码规范化，避免代码写乱、返工多、协作难的问题。
这是一个基于 Loop Engineering 和 SDD、面向支持 `/goal` 能力的 Agent 工具的工程模板集合。 Code Loop 是技术栈无关的通用框架：Python 脚本负责状态和门禁，业务项目只需提供可直接执行的验收命令。Java、JavaScript/TypeScript、Python、Go、Rust、.NET、C/C++、前端、基础设施和混合仓库均可使用，不依赖任何特定
DeerFlow 是一个社区驱动的深度研究框架，将语言模型与网络搜索、爬虫和 Python 执行等工具结合使用
基于 LangChain + LangGraph 构建的扫地机器人智能客服 Agent，采用 ReAct（Reasoning + Acting）推理模式，结合 RAG（检索增强生成）技术，提供专业知识问答、天气环境适配建议、个性化使用报告生成等能力。前端使用 Streamlit 实现交互式对话界面。
轻量级中文友好的 Agent 记忆增强系统。基于 SQLite + FTS5 + 本地向量搜索，零 API 调用。
轻量级 Harness Engineering 框架，用于 AI 辅助开发。 **核心原则：人定方向，AI 做执行，Harness 提供约束和反馈。**
这是一个面向前端项目的 Harness Engineering 最佳实践样板：用清晰的架构、可执行的规则、阶段化 Skill、持久化变更记录和质量门禁，把 AI 编码从“单次对话技巧”升级为“可复用的工程系统”。
