现有的AI Agents有哪些，你知道吗？

原创山行AI 山行AI

前言

AI代理（也称为人工智能代理）是一种智能实体，能够感知环境、做出决策并执行动作。类似于人类，AI代理具有记忆、逻辑分析、任务拆解和综合解决问题的能力。它们的工作原理基于大型语言模型，通常由记忆、规划、工具使用和行动等模块组成。这些代理通过感知和决策来执行任务，可以自主学习和执行任务。继上一篇AI代理能做什么？超越想象的智能，你准备好了吗？之后，本文是AI Agent系列的第二篇。

🔮 优秀的 AI 代理^[1]^[2]

尝试使用 E2B 的 AI 代理云运行时^[3]

🌟 在网页 UI 中查看此列表^[4]

👉 在此提交新产品^[5]

欢迎来到我们的 AI 代理列表。我们将列表分为两部分：

•开源项目^[6]•闭源项目和公司^[7] 要按类别和用例过滤产品，请查看🌟 此列表的网络版本^[8]。🌟

该列表根据我们最好的知识完成，尽管肯定不是全面的。可使用code interceptor，还可以查看AI代理的精彩SDK列表^[9]。欢迎讨论和反馈！

有什么要添加的吗？

创建一个拉取请求或填写此表格^[10]。请保持字母顺序并放在正确的类别中。要添加与AI代理相关的SDK、框架和工具，请访问AI代理的超棒SDK^[11]。此列表仅限于AI助手和代理。

想要在你的AI产品中使用E2B吗？

请通过hello@e2b.dev^[12]或Discord^[13]与我们联系。在X（推特）^[14]上关注我们

我们是开源的，你可以在这里^[15]开始使用E2B。

开源项目

Adala^[16]

Adala：自主数据（标注）代理框架

类别

通用，自建，多代理

描述

•可靠的代理：基于真实数据构建，以获得一致、可信的结果。•可控的输出：通过灵活的约束来定制输出，以满足您的需求。•专注于数据处理：代理在自定义数据标记和处理任务方面表现出色。•自主学习：代理通过观察和反思进化，而不仅仅是自动化。•灵活且可扩展的运行时：适应性框架与社区驱动的演变，满足多样化需求。•易于定制：快速为独特挑战开发代理，无需陡峭的学习曲线。

链接

•文档^[17]•Discord^[18]•GitHub^[19]

Agent4Rec^[20]

类别

通用、自建、多代理

描述

•聚集多个代理以协作完成任务。•允许自定义环境以观察或与多个代理互动。

链接

•论文：AgentVerse：促进多代理合作并探索出现行为^[44]•Twitter^[45]•Discord^[46]•Hugging Face^[47]

AI Legion^[48]

多代理TS平台，类似于AutoGPT

类别

多代理，自定义构建

描述

•一个由LLM驱动的自主代理平台•一个可以协同完成任务的自主代理框架•通过控制台直接消息与代理进行交互

链接

•作者：eumemic^[49]•网站^[50]•GitHub^[51]•Twitter^[52]

Aider^[53]

使用命令行在你的本地仓库中编辑代码

类别

编码，GitHub

描述

•Aider是一款命令行工具，让您能够与GPT-3.5/GPT-4配对编程，以编辑存储在本地git仓库中的代码•您可以启动一个新项目或者处理一个现有的仓库。您可以在aider聊天中流畅地来回切换，询问GPT编辑代码，以及使用您自己的编辑器进行更改•Aider确保您和GPT的编辑被提交到git中，并附有合理的提交消息。Aider的独特之处在于，它能够很好地与预先存在的、较大的代码库协作•网站^[54]•作者: Paul Gauthier^[55] (Github)•Discord 邀请^[56]

AIlice^[57]

创建代理调用树以执行您的任务

类别

通用，个人助理，生产力

描述

•以聊天机器人形式存在的代理可以独立规划自然语言给出的任务，并动态创建代理调用树来执行任务。•代理之间存在交互机制以确保容错性。•可以自动构建外部互动模块以自我扩展。

链接

•GitHub^[58]

AutoGen^[59]

具有代理多样性的多代理框架

•推文^[84]•GitHub^[85]•Replit^[86]•作者: @yoheinakajima^[87] (Twitter)

BabyCommandAGI^[88]

测试当你结合CLI和LLM会发生什么

类别

通用，编程

描述

•旨在测试将CLI和LLM（比GUI更传统的界面）结合时会发生什么的gent（由@saten-private创建）•基于@yoheinakajima的BabyAGI^[89]的AI代理，能执行shell命令•自动编程，仅通过提供反馈就成功自动创建了一个应用。过程可在此处^[90]找到。•自动环境设置，成功在Linux容器中安装了Flutter环境，创建了Flutter应用，并启动了它。过程可在此处^[91]找到。•除了设置环境外，似乎还能处理一些常规任务，如生成文本，如诗歌、代码、剧本、音乐作品、电子邮件和信件，翻译语言^[92]•存在破坏环境的风险。请在Docker等虚拟环境中运行。•推荐使用GPT-4或更高版本。

链接

•创始人的Twitter^[93]•描述该系统的Twitter线索^[94]

BabyFoxAGI^[95]

带有新并行UI面板的BabyAGI修改版

类别

通用

描述

•BabyElfAGI的一个修改版，属于按字母顺序命名的BabyAGI一系列修改版•自我改进的任务列表（FOXY方法）

   - By storing a final reflection at the end, and pulling the most relevant reflection to guide future runs, BabyAGI slowly generates better and better tasks lists

•新颖的聊天用户界面与并行任务功能

  - You can chat w BabyAGI! It has an experimental UI where the chat is separate from the tasks/output panel, allowing you to request multiple tasks in parallel  - The Chat UI can use a single skill quickly, or chain multiple skills together using a tasklist

•BondAI 主页/文档^[110]•Github 仓库^[111]•Docker 镜像^[112]

Cal.ai^[113]

基于 Cal.com 构建的开源日程安排助手

类别

生产力

描述

•Cal.ai 可以预订会议、总结您的一周，并根据自然语言找到与他人的会面时间。•对未见过的任务灵活响应，例如：“将我倒数第二个会议移到明天上午”。•底层使用了 GPT-4 和 LangChain Agent Executor。•GitHub^[114]

链接

•作者：Cal.com 核心团队^[115]，Dexter Storey^[116]，Ted Spare^[117]

CAMEL^[118]

代理探索“心智”的架构

类别

通用

类别

科学，化学

描述

•ChemCrow是一个开源包，用于准确解决需要深度推理的化学任务•它集成了13个专家设计的工具，以增强LLM在化学领域的表现，并展示了在自动化化学任务方面的有效性•基于Langchain构建•LLM被提供了一系列工具名称、它们的用途描述以及预期输入/输出的详细信息。然后，指导LLM使用所提供的工具回答用户给出的提示（如果需要）。指令建议模型遵循ReAct格式 - 思考、行动、行动输入、观察。一个有趣的观察是，尽管基于LLM的评估得出GPT-4和ChemCrow的表现几乎相当，但以解决方案的完成度和化学正确性为导向的人类专家评估显示，ChemCrow大幅度超过了GPT-4。这表明使用LLM评估其在需要深度专业知识的领域内的表现存在潜在问题。缺乏专业知识可能会导致LLM不知道自己的缺陷，因而不能很好地判断任务结果的正确性。（来源：Weng, Lilian. (2023年6月). "由LLM驱动的自主代理". Lil’Log. https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/.^[136]）

链接

•论文^[137]•GitHub^[138]•HackerNews 讨论^[139]

Clippy^[140]

能够规划、编写、调试和测试代码的代理

类别

编码

描述

•Clippy 的目的是帮助或与用户一起开发代码。•它能够自主地规划、编写、调试和测试一些项目。•对于更难的任务，最好的使用方式是查看它的工作并向它提供反馈。

链接

•GitHub^[141]•作者：Lev Chizhov^[142]

CodeFuse-ChatBot^[143]

服务于整个软件开发生命周期的智能代理

类别

Continue^[151]

软件开发的开源自动驾驶仪

类别

编码

描述

•一个为软件开发设计的开源自动驾驶仪——将ChatGPT的力量带入VS Code•特点：•回答编码问题•用自然语言编辑•从头生成文件•网站^[152]•GitHub^[153]•文档^[154]•Twitter^[155]

CrewAI^[156]

用于编排角色扮演代理的框架

类别

自定义构建，代理SDK，多代理

描述

•用于编排角色扮演、自主AI代理的尖端框架。•通过促进协作智能，CrewAI赋予代理们无缝合作的能力，共同应对复杂任务。•Crew AI是一个建立在LangChain之上的多代理框架，旨在使工程师能够利用AI代理的集体力量。与传统的自动化方法相比，Crew AI引入了一种新的协作决策、增强创造力和解决复杂问题的方法。•Crew AI的设计理念提倡通过模块化实现简洁。它的主要组成部分包括代理、工具、任务、流程和团队。每个代理就像是团队成员，具有特定的角色、背景故事、目标和记忆。通过模块化设计，我们使复杂的AI代理世界变得容易访问、可管理且更具吸引力。

链接

•GitHub^[157]•创始人的 X^[158]•博客文章：如何使用 Crew AI^[159]•Crew AI Wiki，包含示例和指南^[160]•文档^[161]•Discord^[162]

Databerry^[163]

（转向 Chaindesk）无代码聊天机器人构建

类别

自助构建

描述

•一个超级简单的无代码平台，用于创建基于您自己数据训练的AI聊天机器人•创建新代理、选择模型、数据和其他设置后，它们就可以部署到网站、Slack、Crisp或Zapier上了•免费版本中的代理数量限制•技术栈•Next.js•Joy UI•LangchainJS•PostgreSQL•Prisma•Qdrant•功能•简化客户支持，引导新团队成员等•从任何地方加载数据•无代码：用户友好的界面，管理您的数据存储并与您的数据聊天•用于查询数据的安全API端点•自动同步数据源（即将推出）•为每个数据存储自动生成一个ChatGPT插件

链接

•文档^[164]•Discord^[165]•GitHub^[166]

DemoGPT^[167]

生成新应用程序（任何用途）的演示

类别

德文^[177]

开源的Devin替代品

类别

编程，通用

描述

•Entropy研究的Devin的开源替代品

链接

•GitHub^[178]

DevOpsGPT^[179]

AI驱动的软件开发自动化解决方案

类别

编程

描述

欢迎使用AI驱动的软件开发自动化解决方案，简称为DevOpsGPT。我们将大型语言模型（LLM）与DevOps工具结合起来，将自然语言需求转换为可运行的软件。这一创新特性大大提高了开发效率，缩短了开发周期，并减少了沟通成本，从而实现了更高质量的软件交付。

特性和优势

•提高开发效率：无需繁琐的需求文件编写和解释。用户可以直接与DevOpsGPT互动，快速将需求转换为功能性软件。•缩短开发周期：自动化软件开发过程显著减少交付时间，加速软件部署和迭代。•降低沟通成本：通过准确理解用户需求，DevOpsGPT最小化了沟通错误和误解的风险，提高了开发和业务团队之间的协作效率。•高质量交付物：DevOpsGPT生成代码并执行验证，确保交付软件的质量和可靠性。•【企业版】现有项目分析：通过AI，自动分析现有项目信息，在现有项目的基础上准确分解和开发所需任务。•【企业版】专业模型选择：支持在专业领域比GPT更强的语言模型服务，以更好地完成需求开发任务，并支持私有部署。•【企业版】支持更多DevOps平台：可以连接更多DevOps平台，实现整个过程的开发和部署。

链接

•创建者网站^[180]•演示视频^[181]

dotagent^[182]

在云端、PC或移动设备上部署代理

类别

自行构建

描述

•一个代理管理系统，通过一套丰富的开发者工具，便于创建健壮的AI应用程序和实验性自主代理。•支持在多个平台上部署代理，包括云端、PC或移动设备，并通过Python或纯英语集成扩展功能。•通过强大的提示编译器推进提示工程，提供对语言模型更高程度的控制，显著优化响应生成过程。•允许将代理无缝导出为可在任何环境执行的便携文件，同时提供一个可选的Agentbox特性，用于在沙盒环境中优化计算资源管理。

链接

•YouTube视频^[183]

英文编译器^[184]

将markdown规范转换为功能代码

类别

编程

描述

•OC人工智能编译器，用于将基于英文的markdown规格转换为功能性代码。•“我们知道，所有伟大的™项目都始于详细的功能性规格说明，这通常是用英文或其它许多口语形式书写的。•那么，如果我们不是从功能规格书写代码，而是直接将其编译成代码，会怎样呢？•进入一个几乎一切都被书面文字替代的未来。”

链接

•创建者的Twitter^[185]

evo.ninja^[186]

适应其任务以达成目标的AI代理

类别

Godmode^[195]

受到AutoGPT和BabyAGI的启发，界面友好

类别

通用目的

描述

•Godmode是一个受到Auto-GPT和BabyAGI启发的项目，通过友好的用户界面执行各种任务•一个受到AutoGPT和BabyAGI启发的网络平台•它能做什么：•在星巴克订购咖啡•进行市场分析•寻找并协商租约•支持GPT-3.5和GPT-4

链接

•GitHub^[196]•作者：Emil Ahlbäck^[197], Lonis^[198]•Discord^[199]•推文^[200]

GPT Discord^[201]

Discord的终极AI代理集成

类别

内容创作、生产力、通用目的、Discord

•与您选择的文件进行对话，无需嵌入、无需向量数据库！•它还是一本 AI 提示故事书。您可以使用它与您的团队管理一些 AI 预设。它支持任何 IDE 和语言开发者。我们提供命令行界面来运行网络和 VSCode 扩展，Jetbrains 插件即将推出。•隐私优先，所有数据都是本地的。•我们同时支持 OpenAI 和 Anthropic（Claude-2）•它支持多种语言。

链接

•网站^[224]•作者：杨晋铭^[225]

GPTSwarm^[226]

语言代理作为可优化图

类别

自行构建（代理构建框架和平台），通用，多代理

Langroid是一个直观、轻量级、可扩展且有原则的Python框架，可以轻松构建由大型语言模型（LLM）驱动的应用程序。您可以设置代理，为它们配备可选组件（LLM、向量存储和方法），分配任务，并通过交换消息让它们协作解决问题。这种多代理范式受到了Actor Framework^[237]的启发（但您不需要了解这方面的任何知识！）。 Langroid 是对 LLM 应用开发的全新尝试，其设计考虑了简化开发者体验；它不使用 Langchain。

•适用于大多数商业/远程和开放/本地的 LLM。•设置多代理、多 LLM 系统：对于需要强大推理和遵循指令的代理，使用更强大的 LLM，将较简单的任务委托给较弱/本地的 LLM。•支持OpenAI的函数调用以及一个名为ToolMessage的本地等效功能，后者适用于没有内置函数调用的LLMs。只需将结构指定为（嵌套的）Pydantic对象。•内置功能齐全：用于RAG（检索增强生成）的向量数据库、缓存、日志/可观察性。•提供专业代理：DocChatAgent、SQLChatAgent、TableChatAgent（用于表格数据，例如csv/dataframes）。•DocChatAgent处理文本、PDF、Docx文件/URL，并采用了结合词汇和语义搜索的最先进技术进行检索。•文档：langroid^[238]

柠檬代理^[239]

用于工作流自动化的计划-验证-解决代理

类别

生产力，编码

描述

柠檬代理是一个用于精确、可靠和可复制的工作流自动化的计划-验证-解决（PVS）代理

•一种专门用于在GitHub、HubSpot或Airtable等各种工具上执行读写操作的独立监督计划和解决代理 (ACL 2023论文 "计划和解决提示：通过大型语言模型改善零次射击思维链推理^[240]")•任务和人在回路交互的分离：Lemon代理目前拥有一个计划代理和一个解决代理，以保持代理的专注并提高准确性。我们计划很快增加更多的代理。此外，Lemon代理将在相关工作流程步骤请求批准，以确保执行预期的操作。•无限的配置选项：Lemon代理在定义工作流程时提供无限的配置选项（参见示例）。例如，您可以告诉Lemon代理在执行工作流程步骤之前请求权限，或者每次模型执行工作流程步骤时都讲一个🧔‍♀️爸爸笑话。•UI灵活性：在顶部构建任何UI或通过内置的CLI与Lemon代理进行交互。•[即将推出] 模型和框架不可知操作：Lemon代理是一个独立的代理，但可以轻松集成到像LangChain这样的框架中，并且可以与任何模型一起使用。•额外福利：识别代理决策能力中的弱点，并通过进一步配置Lemon代理工作流程，移向更确定性的行为。(.html文件，无需任何额外安装即可运行)

链接

•Discord^[241]•作者的Twitter^[242]

LLM Agents^[243]

用于构建代理，使用工具，规划的库

类别

编码

描述

一个简约的库，用于构建利用大型语言模型来通过命令循环和工具集成自动化任务的代理。

•在REPL环境中执行Python代码。•在Google和Hacker News上进行搜索。•基于集成工具输出，遵循思考、行动、观察和新思考的循环过程。•动态地向提示中追加新信息，以便由代理做出知情的决策。

链接

•GitHub^[244]•博客^[245]

LLM Stack^[246]

无代码平台构建LLM代理

类别

构建您自己的无代码网络界面

描述

•LLM Stack是一个无代码平台，用于利用您的数据构建LLM代理、工作流程和应用程序。•LLMStack支持所有主要模型提供者，如OpenAI、Cohere、Stability AI、Hugging Face等。轻松使用这些模型构建强大的应用程序。•通过LLM Stack，您可以构建生成式AI代理，如AI SDRs、研究分析师、RPA自动化等，无需编写任何代码。将代理连接到您的内部或外部工具，用代理搜索网络或浏览互联网。•支持的LLM/模型提供者•OpenAI•Cohere•Stability AI•Hugging Face

链接

•网络^[247]•GitHub^[248]•博客^[249]

本地GPT^[250]

在不泄露隐私的情况下与文件对话

类别

研究，数据分析，通用目的

描述

LocalGPT是一个开源项目，允许您在不泄露隐私的情况下与您的文件对话。受到privateGPT的启发，允许使用您自己的文件作为信息来源。

•使用GPT模型在本地设备上与您的文档对话。没有数据离开您的设备，保证100%的隐私•由于一切操作都在本地进行，您可以放心，没有任何数据会离开您的电脑•与LocalGPT一起深入探索安全的本地文档互动世界•readme上的大部分描述都受到了原始privateGPT的启发•模型：Vicuna-7B•使用InstructorEmbeddings•嵌入式以及LLM都将在GPU上运行。如果您没有GPU，它也支持CPU•使用Langchain构建

链接

•GitHub^[251]•Subreddit^[252]•YouTube - LocalGPT：离线聊天用于你的文件【安装和代码演示】^[253]

Loop GPT^[254]

作为Python包重新实现的AutoGPT

类别

通用

描述

Loop GPT 是对流行的 Auto-GPT 项目的重新实现，作为一个适当的 Python 包进行编写，设计时考虑了模块性和可扩展性。

•语言：Python•默认模型：GPT-3.5-turbo（也可以使用GPT-4）•模块化Auto-GPT框架•“即插即用”API - 可扩展且模块化的“Python式”框架，不仅仅是一个命令行工具•特性•“轻松添加新功能、集成和自定义代理能力，全部通过Python代码实现，无需繁琐的配置文件！”•“最小化提示开销 - 每个令牌都至关重要。我们持续努力，以尽可能少的令牌数量获得最佳结果。”•“人在循环中 - 能够通过人类反馈‘纠正’偏离轨道的代理。”•“完整状态序列化 - 可以将代理的完整状态，包括记忆以及其工具的状态保存到文件或Python对象中。不需要外部数据库或向量存储（但仍然支持）！”

麦格^[255]

为您的GitHub仓库提供自然语言工作流。

类别

编程、生产力、调试、多代理

描述

•麦格是一个在新问题和拉取请求出现时运行的代码库代理。其核心功能包括标记、分配和回答问题。•麦格能够搜索整个代码库，启动一个沙箱来运行脚本，甚至编写基础代码。

链接

•网页^[256]•GitHub^[257]•视频 - 测试麦格^[258]•采访 - 关于构建麦格的创始人^[259]•X（推特）^[260]•创始人的X - Ted Spare^[261]

Magick^[262]

用于创建、部署、货币化代理的AIDE

类别

编码，代理SDK，自建

描述

Magick 是一个创建、部署、扩展和货币化有用的 AI 代理以及提示链接的 AIDE 工具。

•一个全套的、与模型无关的 AIDE 工具，用于创建、部署、扩展和货币化有用的 AI 代理以及提示链接。•Magick 允许在一个小时内构建像 BabyAGI 这样的东西。你可以实时观看图表执行，观察它执行时的思考过程，并理解流程。•“自主代理的视觉开发即将到来。我们专门为认知架构的快速开发和可扩展的事件驱动自主代理构建了 Magick。”

链接

•网站^[263]•GitHub^[264]•X^[265]•Discord^[266]•领英^[267]•创始人的领英 - Jesse Alton^[268]•创始人的领英 - Michael Sharpe^[269]

MemGPT^[270]

内存管理系统，为LLM提供上下文

类别

内存管理，数据分析

描述

•一个智能管理不同内存层级的系统，在LLMs的有限上下文窗口内有效提供扩展的上下文。•与你的数据交谈 - 对话你的本地文件或SQL数据库•创建具有自我编辑记忆的永久性聊天机器人

链接

•论文^[271]•文档^[272]•Discord^[273]•HuggingFace^[274]

Mentat^[275]

帮助您从命令行完成编码任务

类别

编码

描述

Mentat 是一款 AI 工具，可帮助您直接从命令行完成任何编码任务。与 Copilot 不同，Mentat 可以跨多个位置和文件协调编辑。与 ChatGPT 不同的是，Mentat 已经了解您项目的上下文 - 无需复制和粘贴！

链接

•网站^[276]•Youtube^[277]•作者：Bio Bootloader^[278] (Twitter)•Discord 邀请^[279]

MetaGPT^[280]

返回设计、任务或仓库的代理框架

类别

多代理，编程，自建

描述

MetaGPT是一个多代理框架，给定一行需求，返回PRD、设计、任务或仓库。

•MetaGPT允许为GPT分配不同角色，以形成一个合作的软件实体来完成复杂任务•它接受一行需求作为输入，并输出用户故事/竞争分析/需求/数据结构/API/文档等。•在内部，MetaGPT包括产品经理/架构师/项目经理/工程师•它提供了软件公司的整个流程以及精心编排的SOPs。代码 = SOP(团队)是核心理念•关于基于LLM的多代理工作的论文推进了自主代理相互协作以做到单独无法完成的更多事情的想法。•MetaGPT将高效的人类工作流程作为一种元编程方法纳入基于LLM的多代理协作中

链接

•GitHub^[281]•Discord^[282]•Twitter^[283]•论文 - MetaGPT: 针对多代理协作框架的元编程^[284]

Mini AGI^[285]

基于GPT-3.5 / GPT-4的通用代理

类别

通用用途

描述

•MiniAGI 是基于 GPT-3.5 / GPT-4 的最简通用自主智能体•能够分析股票价格、执行网络安全测试、创造艺术以及订购比萨•MiniAGI 是一个与 GPT-3.5-Turbo 和 GPT-4 兼容的简单自主智能体•它结合了强大的提示、最小化的工具集、思维链条和具有总结功能的短期记忆•能够进行内部独白和自我批评

链接

•GitHub^[286]

多智能体辩论^[287]

多智能体辩论论文实现

类别

通用，多智能体

描述

多智能体辩论是论文“通过多智能体辩论提高语言模型的事实性和推理能力”的实现。

•本文阐述了我们如何将同一语言模型的不同实例视为一个“多代理社会”，在这个社会中，单个语言模型生成并评价其他实例的语言生成•作者发现，经过这样的过程生成的最终答案在事实准确性和解决推理问题的准确性方面都有所提高•通过在推理和事实有效性的不同领域中展示多代理辩论与单一代理生成之间的定量差异

链接

•GitHub^[288]•项目页面^[289]•论文^[290]

多GPT^[291]

实验性多代理系统

类别

通用目的

描述

•一项试验性的开源尝试，旨在使GPT-4完全自主化•多个“专家GPT”协作完成任务•每个专家都有自己的短期和长期记忆，并且能够相互通信•特点•设置任务并观察专家们开始工作。•可以访问互联网进行搜索和信息收集•长期和短期记忆管理•用于文本生成的GPT-4实例•可以访问流行的网站和平台•使用GPT-3.5进行文件存储和总结

链接

•演示^[292]•作者：Max Rumpf^[293] 和 Significant Gravitas^[294]

NLSOM^[295]

基于自然语言的思维社会

类别

科学，多模态，社会，多代理

描述

•基于自然语言的心智社会 - 包含代理社会和社区的概念•包含代理社会和社区的概念•代理可以是LLMs、基于NN的专家、API及角色扮演者。它们都通过自然语言进行交流。•为了解决任务，这些代理使用一种名为“思维风暴”的协作过程，涉及相互采访。•NLSOM的额外组件可以以模块化方式轻松添加。•“是什么魔法让我们变得聪明？诀窍就是没有诀窍。智能的力量源自于我们巨大的多样性，而非任何单一、完美的原则。” — Marvin Minsky，《心智社会》，第308页

链接

•GitHub^[296]•论文^[297]•作者 X - Jürgen Schmidhuber^[298]•作者 X - Mingchen Zhuge^[299]

OpenAgents^[300]

多智能体通用平台

类别

通用目的

描述

OpenAgents是一个开放平台，用于野生环境中的语言代理，为研究人员、开发人员和普通用户提供ChatGPT Plus副本。

•以用户为中心•聊天Web界面•高效代理•在线演示•完全开源•全栈•易于部署•可扩展•大型语言模型（LLMs）•工具•代理方法

链接

•GitHub^[301]•论文^[302]•演示^[303]

OpenAGI^[304]

研发代理平台

类别

通用型

描述

OpenAGI是一个开源的AGI研发平台，它能够支持代理执行基准任务和开放式任务。

•由各种语言模型驱动，例如GPT-4、Vicuna、LLaMA和Flan-T5•支持多模态工具学习和任务解决，如文本、图像、视频和音频•支持将任务分解为线性任务解决方案和非线性任务解决方案•允许进行基准任务解决和开放式任务解决•提供易于使用的评估协议，以评估任务解决能力•提供基于任务反馈的强化学习（RLTF），以允许代理持续自我改进

链接

•GitHub^[305]•论文^[306]•演示^[307]

OpenDevin^[308]

OpenDevin：少写代码，创造更多

类别

编程，通用目的

描述

•OpenDevin 项目源于复制、增强并超越原始 Devin 模型的愿望。•通过吸引开源社区的参与，我们旨在解决 Code LLMs 在实际场景中面临的挑战，生产出对社区有重大贡献的作品，并为未来的进步铺平道路。

链接

•GitHub^[309]

Open Interpreter^[310]

类别

生产力，通用

描述

•“个性化AI助手，能够分解问题、提供解决方案，并让你使用代理行为自动化你的流程”•特点

  - Helps users reach a solution by decomposing their requests into categories with a set of options (cuisine -> European)  - Has a dynamic UX/UI that helps avoid prompting  - Voice input supported  - Provides users with results of their queries and automates actions around them  - Remembers your past preferences and uses them to optimize your choices

•科技•由Langchain提供技术支持，可分解的异步提示 + 向量数据库 + Redis缓存•使用Flutter + Dart构建的应用•连接至Zapier NLP

链接

•GitHub^[320]•网站^[321]•作者：Vasilije M^[322]

React Agent^[323]

开源的React.js自主LLM代理

类别

编码

描述

•一个实验性的自主代理•模型：GPT-4•目的：从用户故事生成和组合React组件•技术栈•React•TailwindCSS•Typescript•Radix UI•Shandcn UI•OpenAI API•该代理从用户故事文本中生成和组合多个React组件，以生成相关屏幕，基于原子设计原则•特点•从用户故事生成React组件•从现有组件组合React组件•使用本地设计系统生成React组件•使用React, TailwindCSS, Typescript, Radix UI, Shandcn UI•基于原子设计原则构建•它仍然是实验性的，但结果非常有趣，它是完全开源的，寻找贡献者！

链接

•GitHub^[324]•文档^[325]•作者: Eylon Miz^[326] 和 Lee Twito^[327]

自操作计算机^[328]

让多模态模型操作计算机

类别

生产力，研究

描述

•使用与人类操作员相同的输入和输出，该模型观察屏幕并决定一系列鼠标和键盘操作以达到一个目标。

链接

•网页^[329]•GitHub^[330]

小型开发者^[331]

你自己的初级AI开发者，通过E2B UI部署

类别

编程

描述

Smol 是您的初级开发人员。几秒钟内通过 e2b 部署^[332]

•以人为中心，连贯的整个程序合成•您的初级开发人员•允许开发、调试和反编译•200 行代码，一半是英文•100k 上下文可以总结内容和代码库•Markdown 是最佳的提示 DSL•将错误复制粘贴作为提示•将 curl 输出复制粘贴作为提示•通过描述您想要的编写 CSS 动画•GPT4 >>> GPT3.5/Anthropic Claude 对于代码生成

链接

•作者：Swyx^[333]•演示^[334]•推特^[335]•梗图^[336]

Stackwise^[337]

一款编写nodejs函数的VSCode扩展

分类

代理工具，编程

描述

Stackwise是一个VS Code扩展，它可以编写和导入nodejs函数，使您能够在不切换上下文的情况下编写代码。

•开源函数集合•描述你希望一个函数执行什么操作，AI即可构建它。•Stackwise是一个VS Code扩展，它能自动编写并导入nodejs函数，让你可以在不切换上下文的情况下编写代码。不再为了集成API而寻找文档，也不用来回与ChatGPT对话。只需在你的代码中实现纯粹的功能！

链接

•GitHub^[338]•X^[339]•创始人X - Wayne^[340]•创始人X - Silen Naihin^[341]

Superagent^[342]

允许无需编码即可创建代理的工具

类别

自建，通用，数据分析

描述

Superagent 不是单一的代理，而是一个允许无需编码即可创建代理的工具。

•简化了LLM代理到生产环境的配置和部署•“SuperAgent的核心原则之一是与任何第三方依赖和专有技术一起构建”•它提供了一系列功能和工具，使开发者更容易地构建、管理和部署AI代理到生产环境，包括内置内存和通过向量数据库检索文档的功能、强大的工具、Webhooks、定时任务等。•主要有两种类型的代理：行动代理和计划执行代理

链接

•GitHub^[343]•文档^[344]•Discord^[345]•作者: Ismail Pelaseyed^[346]•采访：与Superagent创始人Ismail Pelaseyed讨论代理的追踪、可观察性和调试^[347]•博客文章：Superagent的Ismail和其他开发者预测AI代理未来的发展^[348]

SuperAGI^[349]

开发和部署AI代理的框架

类别

通用

描述

SuperAGI是一个开源的自主AI框架，旨在实现自主代理的开发和部署

•人工智能代理框架•开源，但基础设施是闭源的•特点•配置、生成和部署自治人工智能代理•用工具扩展代理能力•无缝运行并发代理•图形用户界面•动作控制台•多个向量数据库•多模态代理•代理轨迹微调•性能遥测•优化的令牌使用•代理内存存储•循环检测启发式方法•并发代理•资源管理器

链接

•YouTube^[350]•Discord^[351]•Subreddit^[352]•Twitter^[353]•作者：Ishaan Bhola^[354]

怀疑代理^[355]

关于不完全信息游戏的论文

编程，GitHub

描述

Sweep是一个Github助手，帮助修复小错误和实现小功能

•要安装，请点击安装按钮•然后添加你想要的仓库，快速创建一个工单（例如，编写测试）•在工单前加上“Sweep:”并让Sweep处理剩下的事情

链接

•GitHub^[369]•Discord^[370]•访谈：Sweep 创始人分享从构建 AI 编码助手中学到的经验^[371]•提示 Sweep 的技巧^[372]

Taxy AI^[373]

Taxy AI 是一个完整的浏览器自动化工具

类别

通用用途，生产力

描述

•Taxy 使用 GPT-4 来控制你的浏览器并代表你执行重复性动作•目前它允许你定义特定的指令•将来它还将支持保存和计划的工作流•目前处于早期阶段，有等候名单

链接

•GitHub^[374]•等候名单^[375]

青少年人工通用智能^[376]

受BabyAGI启发的智能体，能够回忆无限记忆

类别

通用

描述

一个受BabyAGI启发的智能体，能够回忆无限记忆，在采取行动之前“思考”，并且在被关闭后不会丢失记忆。

•模型：GPT-4•语言：Python•利用OpenAI和Pinecone为AI代理提供记忆，并允许其在做出动作（输出文本）之前“思考”•此外，仅仅通过关闭AI，并不会使其忘记其记忆，因为它存活在Pinecone上，其记忆计数器保存了它所在的索引•每次用户查询AI时都会发生的过程：•AI将查询向量化并存储在Pinecone向量数据库中•AI查看其记忆，找到与当前查询相关的记忆和过去的查询•AI思考采取什么行动•AI存储第3步的思考•基于第3步的思考和第2步中相关的记忆，AI生成输出•AI将当前查询及其答案存储在其Pinecone向量数据库记忆中

链接

•由@sean_pixel^[377]创建•灵感来自论文《生成性代理：人类行为的交互式仿真》^[378]

UFO^[379]

一个专注于Windows操作系统界面的代理

类别

多代理，GUI代理

描述

•微软出品的代理•UFO是一个专注于UI的双代理框架，旨在通过无缝导航和操作一个或多个应用程序来满足Windows操作系统上的用户请求。

链接

•GitHub^[380]•网页•论文^[381]

Vanna.AI^[382]

基于 Python 的 AI SQL 代理，根据您的模式进行训练

类别

编码，调试，代码迁移，数据分析

描述

描述

一个多智能体仿真库，旨在模拟和优化具有多个交互智能体的系统和环境

•斯坦福和谷歌的研究人员创建了一个交互式沙盒环境，其中包含25个可模拟人类行为的人工智能代理•他们在公园散步，在咖啡馆聚会喝咖啡，与同事分享新闻。他们展示了出人意料的良好社交能力•《西部世界》的灵感来源于Unity软件和Unity ML 代理，这些都是用Python改编的•语言•该库可通过pip install westworld在PyPi上获取•Javascript版本（正在开发中）^[399]•特点•轻松创建网格和非网格环境•对象（代理，障碍物，可收集物，触发器）•不同对象的子类化以创建自定义对象•Spawner用于在环境中随机生成对象•所有对象的基本刚体系统•简单的代理行为（寻路，漫游，随机行走，逃跑，视野范围）•自动迷宫生成•层集成，将图像转换为障碍物并将其对齐到网格•经典模拟的样本模拟和样本代理•模拟可视化，回放和导出（gif或视频）

链接

•GitHub^[400]•文档^[401]•基础论文 - 生成式代理^[402]•一篇模拟数十代理间互动的论文•提出一种架构，该架构扩展了语言模型以存储和合成代理的经验，使其能够在一个带有生成式代理的交互式沙盒环境中进行动态行为规划

WorkGPT^[403]

用于调用API的GPT代理框架

类别

编程

•"这是 BabyAGI 的 Swift 版本，一个使用 OpenAI 和 Pinecone APIs 来创建、优先级排序和执行任务的 AI 驱动的任务管理系统示例。这个系统背后的主要思想是，它根据之前任务的结果和一个预定义的目标来创建任务。"

链接

•作者：PJ Gray^[416]

封闭源代码项目和公司

Ability AI^[417]

安全的、以人为中心的自主AI代理

类别

通用，生产力，商业智能

描述

•以安全、以人为本的自主AI代理赋能企业•仍处于早期版本

链接

•网页^[418]

Adept AI^[419]

构建智能的机器学习研究与产品实验室

类别

通用目的

描述

•一个通过让人类和计算机共同创造性地工作来构建通用智能的机器学习研究和产品实验室•每个人的AI队友•“Adept正在创建一种全新的完成任务的方式。它能够将你用简单语言表达的目标转化为你每天使用的软件上的动作。”•处于初期阶段•“我们正在构建一个能够与你电脑上的一切互动的机器学习模型。”

链接

•Twitter^[420]•Linkedin^[421]

AgentScale^[422]

你的助理，邮件编写器，日程安排器

类别

通用，生产力

描述

•使用场景：编码、调试、代码迁移等。•使用模型：GPT-4

链接

•网页^[509]•X^[510]•创始人的 X^[511]

CodeWP^[512]

针对 WordPress 网站的 AI 代理

类别

编码

描述

•用例：通用，个人助手（帮助处理日常任务）

链接

•网页^[535]•X^[536]•领英^[537]•创始人的X^[538]

Devin^[539]

首位AI软件工程师

类别

通用，编程

描述

描述

链接

•Twitter^[564]•Discord^[565]•YouTube^[566]

Fine Tuner^[567]

（转向Synthflow）无代码代理平台

类别

自定义构建，通用目的

描述

•KushoAI能够即时生成并运行您的API测试套件，让您可以轻松地推送代码。•通过将API测试委托给KushoAI来节省数小时的手动工作。从今天开始，解锁无崩溃发布。

金融，数据分析

描述

•ThinkChain提供了一大套不断增长的高级AI代理，例如


- Discover agent - can access search and your Knowledge base for informed answers

描述

v0是由Vercel实验室推出的一款基于AI的生成式用户界面系统。它基于Shadcn UI和Tailwind CSS，生成可直接复制粘贴的React代码。

•目前处于等待列表阶段•v0可即时生成自定义组件，您可以将其复制粘贴到现有代码库中•基于NextJS应用路由构建•由Vercel ai SDK提供AI支持

链接

•网站^[789]•X帖子^[790]

Wispy^[791]

摘要内容，撰写内容，创建测验

类别

研究，内容创作

描述

Wispy 是一个网页浏览 AI 助手，能够总结内容、撰写内容、解释事物或为你正在学习的主题创建测验

•Wispy 仍处于 Beta 版本•有了 Wispy，你可以毫不费力地将网页内容转换为完全符合你独特需求的形式，而且无需离开浏览器的舒适环境•类似 Llama 和 GPT-4 的基于聊天的 AI 并不是将 AI 融入你生活的唯一方式•有了 Wispy，超越聊天机器人，拥有一个基于浏览器的 AI 伴侣，让你的浏览体验更加愉快、高效和流畅！

链接

•网页^[792]•Chrome扩展^[793]

Wordware^[794]

快速构建更好的语言模型应用。

类别

自主构建，支持开源模型

描述

•Wordware 是您部署 LLM 应用的一站式平台。•支持的 LLM/模型提供商•GPT-3.5•GPT-4 Turbo•GPT-4•GPT-4 Vision•MISTRAL•MIXTRAL•Claude instant•Claude 2•关于支持模型的 X 上的帖子^[795]

链接

•网页^[796]•X^[797]•LinkedIn^[798]•Filip Kozera - Wordware 创始人^[799]

:eight_pointed_black_star: 集成沙盒或原生支持的AI应用程序和代理

:eight_pointed_black_star: Superagent^[800]

Superagent 使用 E2B 作为代码执行工具^[801]。要尝试使用 E2B 的 Superagent，请创建一个代码解释器 API，然后选择它作为您的代理使用。

:eight_pointed_black_star: OpenAI 的助手^[802]

你可以为你的人工智能助理定义动作，E2B将会在沙盒中自动执行这些动作。这使你能够使用完全由你预定义的自定义工具创建强大的人工智能助理。要尝试使用E2B的OpenAI助理^[803]，你可以按照我们的Python^[804]或JavaScript^[805]指南进行操作。

:eight_pointed_black_star: Langchain数据分析师^[806]

E2B 数据分析沙盒集成到 Langchain 中^[807] 允许您：

•运行 Python 代码•通过 matplotlib 生成图表•在运行时动态安装 Python 包•在运行时动态安装系统包•运行 shell 命令•上传和下载文件。另请参阅这里^[808]的指南。

想要在您的 AI 产品中使用 E2B？

请通过 hello@e2b.dev^[809] 或 Discord 上联系我们^[810]。我们是开源的，你可以从这里^[811]开始使用E2B。

加入社区

•在X^[812]上关注我们•在Discord上联系我们^[813]•随时通过hello@e2b.dev^[814]与我们联系。

声明

本文由山行翻译整理自：https://github.com/e2b-dev/awesome-ai-agents，如果对您有帮助，请帮忙点赞、关注、收藏，谢谢～

另外，本文的引用链接比较多，这里只列举了前100条，剩余部分大家可以自行前往https://github.com/e2b-dev/awesome-ai-agents查看。

References

[1] : https://discord.gg/U7KEcGErtQ
[2] : https://twitter.com/e2b_dev
[3] 云运行时: https://e2b.dev/docs?ref=awesome-sdks
[4] 在网页 UI 中查看此列表: https://e2b.dev/ai-agents
[5] 在此提交新产品: https://forms.gle/UXQFCogLYrPFvfoUA
[6] 开源项目: #open_hands-open-source-projects
[7] 闭源项目和公司: #lock-closed-source-projects-and-companies
[8] 此列表的网络版本: https://e2b.dev/ai-agents
[9] AI代理的精彩SDK列表: https://github.com/e2b-dev/awesome-sdks-for-ai-agents
[10] 表格: https://forms.gle/UXQFCogLYrPFvfoUA
[11] AI代理的超棒SDK: https://github.com/e2b-dev/awesome-sdks-for-ai-agents
[12] hello@e2b.dev: mailto:hello@e2b.dev
[13] Discord: https://discord.gg/35NF4Y8WSE
[14] X（推特）: https://twitter.com/e2b_dev
[15] 在这里: https://e2b.dev/docs?ref=awesome-sdks
[16] Adala: https://github.com/HumanSignal/Adala
[17] 文档: https://humansignal.github.io/Adala/
[18] Discord: https://discord.gg/QBtgTbXTgU
[19] GitHub: https://github.com/HumanSignal/Adala
[20] Agent4Rec: https://github.com/LehengTHU/Agent4Rec
[21] MovieLens-1M: https://grouplens.org/datasets/movielens/1m/
[22] 论文: https://arxiv.org/abs/2310.10108
[23] AgentForge: https://github.com/DataBassGit/AgentForge
[24] GitHub: https://github.com/DataBassGit/AgentForge
[25] 网站: https://www.agentforge.net/
[26] Discord: https://discord.com/invite/ttpXHUtCW6
[27] X: https://twitter.com/AgentForge
[28] AgentGPT: https://agentgpt.reworkd.ai/
[29] 文档: https://docs.reworkd.ai/
[30] 网站: https://agentgpt.reworkd.ai/
[31] GitHub: https://github.com/reworkd/AgentGPT
[32] AgentPilot: https://github.com/jbexta/AgentPilot
[33] GitHub: https://github.com/jbexta/AgentPilot
[34] X: https://twitter.com/AgentPilotAI
[35] 代理: https://github.com/aiwaves-cn/agents
[36] 函数调用: https://platform.openai.com/docs/guides/gpt/function-calling
[37] 这里: https://github.com/aiwaves-cn/agents/blob/master/src/agents/Component/ToolComponent.py
[38] AIWaves Inc.: https:github.com/aiwaves-cn
[39] 论文: https://arxiv.org/pdf/2309.07870.pdf
[40] GitHub 仓库: https://github.com/aiwaves-cn/agents
[41] 文档: https://agents-readthedocsio.readthedocs.io/en/latest/index.html
[42] 推文: https://twitter.com/wangchunshu/status/1702512370785100133
[43] AgentVerse: https://github.com/OpenBMB/AgentVerse
[44] AgentVerse：促进多代理合作并探索出现行为: https://arxiv.org/abs/2308.10848
[45] Twitter: https://twitter.com/Agentverse71134
[46] Discord: https://discord.gg/gDAXfjMw
[47] Hugging Face: https://huggingface.co/spaces/AgentVerse/agentVerse
[48] AI Legion: https://github.com/eumemic/ai-legion
[49] eumemic: https://github.com/eumemic
[50] 网站: https://gpt3demo.com/apps/ai-legion
[51] GitHub: https://github.com/eumemic/ai-legion
[52] Twitter: https://twitter.com/dysmemic
[53] Aider: https://github.com/paul-gauthier/aider
[54] 网站: https://aider.chat/
[55] Paul Gauthier: https://github.com/paul-gauthier
[56] Discord 邀请: https://discord.com/invite/Tv2uQnR88V
[57] AIlice: https://github.com/myshell-ai/AIlice
[58] GitHub: https://github.com/myshell-ai/AIlice
[59] AutoGen: https://github.com/microsoft/autogen
[60] AutoGen：通过多代理会话框架启用下一代LLM应用: https://arxiv.org/pdf/2308.08155.pdf
[61] Discord: https://discord.gg/pAbnFJrkgZ
[62] 描述系统的Twitter线索: https://twitter.com/pyautogen
[63] AutoGPT: https://agpt.co/?utm_source=awesome-ai-agents
[64] Twitter: https://twitter.com/Auto_GPT/?utm_source=awesome-ai-agents
[65] GitHub: https://github.com/Significant-Gravitas/Auto-GPT/?utm_source=awesome-ai-agents
[66] Facebook: https://www.facebook.com/groups/1330282574368178/?utm_source=awesome-ai-agents
[67] Linkedin: https://www.linkedin.com/company/autogpt/?utm_source=awesome-ai-agents
[68] Discord: https://discord.gg/autogpt/?utm_source=awesome-ai-agents
[69] Significant Gravitas: https://twitter.com/SigGravitas/?utm_source=awesome-ai-agents
[70] Automata: https://github.com/emrgnt-cmplxty/automata
[71] GitHub: https://github.com/emrgnt-cmplxty/automata
[72] 文档: https://automata.readthedocs.io/en/latest/
[73] Owen Colegrove: https://twitter.com/ocolegro
[74] 推文: https://twitter.com/yoheinakajima/status/1657448504112091136
[75] GitHub: https://github.com/yoheinakajima/babyagi/blob/main/classic/BabyCatAGI.py
[76] Replit: https://replit.com/@YoheiNakajima/BabyCatAGI
[77] @yoheinakajima: https://twitter.com/yoheinakajima
[78] BabyDeerAGI: https://twitter.com/yoheinakajima/status/1666313838868992001
[79] 推文: https://twitter.com/yoheinakajima/status/1666313838868992001
[80] GitHub: https://github.com/yoheinakajima/babyagi/blob/main/classic/BabyDeerAGI.py
[81] Replit: https://replit.com/@YoheiNakajima/BabyDeerAGI
[82] @yoheinakajima: https://twitter.com/yoheinakajima
[83] BabyElfAGI: https://twitter.com/yoheinakajima/status/1678443482866933760
[84] 推文: https://twitter.com/yoheinakajima/status/1678443482866933760
[85] GitHub: https://github.com/yoheinakajima/babyagi/blob/main/classic/BabyElfAGI/main.py
[86] Replit: https://replit.com/@YoheiNakajima/BabyElfAGI
[87] @yoheinakajima: https://twitter.com/yoheinakajima
[88] BabyCommandAGI: https://github.com/saten-private/BabyCommandAGI
[89] BabyAGI: https://github.com/yoheinakajima/babyagi
[90] 此处: https://twitter.com/saten_work/status/1674855573412810753
[91] 此处: https://twitter.com/saten_work/status/1667126272072491009
[92] 生成文本，如诗歌、代码、剧本、音乐作品、电子邮件和信件，翻译语言: https://anyaitools.com/babycommandagi/?utm_source=SocialAutoPoster&utm_medium=Social&utm_campaign=Twitter
[93] 创始人的Twitter: https://twitter.com/saten_work
[94] 描述该系统的Twitter线索: https://twitter.com/saten_work/status/1654571194111393793
[95] BabyFoxAGI: https://github.com/yoheinakajima/babyagi/tree/main/classic/babyfoxagi
[96] 作者的Twitter: https://twitter.com/yoheinakajima
[97] 描述系统的Twitter线索: https://twitter.com/yoheinakajima/status/1697539193768116449
[98] Replit: https://replit.com/@YoheiNakajima
[99] BambooAI: https://github.com/pgalko/BambooAI
[100] GitHub: https://github.com/pgalko/BambooAI

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现有的AI Agents有哪些，你知道吗？

前言

🔮 优秀的 AI 代理[1][2]

尝试使用 E2B 的 AI 代理 云运行时[3]

🌟 在网页 UI 中查看此列表[4]

👉 在此提交新产品[5]

有什么要添加的吗？

想要在你的AI产品中使用E2B吗？

开源项目

Adala[16]

类别

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Agent4Rec[20]

类别

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AgentForge[23]

类别

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AgentGPT[28]

类别

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AgentPilot[32]

类别

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代理[35]

类别

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AgentVerse[43]

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AI Legion[48]

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Aider[53]

类别

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AIlice[57]

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AutoGen[59]

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AutoGPT[63]

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Automata[70]

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BabyDeerAGI[78]

类别

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BabyElfAGI[83]

类别

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BabyCommandAGI[88]

类别

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BabyFoxAGI[95]

类别

描述

链接

BambooAI[99]

类别

🔮 优秀的 AI 代理^[1]^[2]

尝试使用 E2B 的 AI 代理云运行时^[3]

🌟 在网页 UI 中查看此列表^[4]

👉 在此提交新产品^[5]

Adala^[16]

Agent4Rec^[20]

AgentForge^[23]

AgentGPT^[28]

AgentPilot^[32]

代理^[35]

AgentVerse^[43]

AI Legion^[48]

Aider^[53]

AIlice^[57]

AutoGen^[59]

AutoGPT^[63]

Automata^[70]

BabyDeerAGI^[78]

BabyElfAGI^[83]

BabyCommandAGI^[88]

BabyFoxAGI^[95]

BambooAI^[99]

BeeBot^[102]

Bloop^[105]

BondAI^[109]

Cal.ai^[113]

CAMEL^[118]

ChatArena^[126]

ChatDev^[131]

ChemCrow^[135]

Clippy^[140]

CodeFuse-ChatBot^[143]

Cody 由 ajhous44 开发^[145]

Sourcegraph 的 Cody^[148]

Continue^[151]

CrewAI^[156]

Databerry^[163]

DemoGPT^[167]

DevGPT^[173]

Devika^[175]