Ragas

通义千问官方 AI Agent 框架，16.9K stars。基于 Qwen>=3.0 的指令遵循、工具使用、规划和记忆能力，提供 Browser Assistant、Code Interpreter 等示例应用。

🎯基于 Qwen 模型构建 Agent 应用，快速验证 Function Calling、MCP、RAG 等能力

本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/llm-universe/

🎯AI 技术学习与实践教程

Google 开源的 AI 应用开发框架，支持 JavaScript、Go 和 Python，提供插件系统、流式响应和可观测性，已在 Google 生产环境中使用。

🎯使用 Google 技术栈快速构建 AI 应用和 Agent

开源 LLM 可观测性平台，一行代码即可监控、评估和实验。YC W23 孵化，支持 LangChain、LlamaIndex 等主流框架的追踪与成本分析。5.7K+ stars。

🎯LLM 应用可观测性、成本追踪、A/B 实验评估

DeepSeek 官方 Agent 编排框架，142K+ stars。Everything is a Plugin 设计理念，支持插件化扩展 Agent 能力。

🎯基于 DeepSeek 模型构建可扩展的 Agent 系统

最流行的 LLM 应用开发框架，137K+ stars。提供链式编排、RAG 检索增强生成、Agent 构建等核心能力，覆盖 Python 和 JavaScript 双语言生态，是构建 LLM 应用的基础设施

🎯LLM 应用快速开发