🍭 #多模态大模型 #智能推理


🏵 GLM-4.5V/GLM-4.1V-Thinking - 通用视觉语言推理

🍥 简介：
GLM-4.5V 和 GLM-4.1V-Thinking 是新一代视觉语言大模型，支持图像、视频、文档等多模态输入，具备强大的推理与理解能力。模型采用混合训练和强化学习优化，能处理复杂场景下的视觉定位、长文本解析、GUI操作等任务。支持“思考模式”切换，兼顾快速响应与深度推理。产品已开源，配套桌面助手应用和多终端API，便于开发者集成于AI助手、内容分析、智能体等多种应用，实现更智能、全面的多模态交互体验。

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🏵 Agent Zero - 通用智能体开发框架

🍥 简介：
Agent Zero 是一款高度可定制的开源智能体框架，支持个性化成长和多智能体协作。该系统以“人-机-子智能体”链式结构组织任务，可自动拆解复杂问题并动态调用自建或自定义工具，具备持久记忆、代码执行、知识检索和实时交互等核心能力。框架完全开放透明，所有行为均由可编辑的系统提示词驱动，支持扩展自定义工具和流程，适用于自动化开发、数据分析、内容创作和研究等多种智能场景。

🍭 #智能体框架 #多智能体协作


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🏵 Eigent - 多智能体AI自动化工作平台

🍥 简介：
Eigent 是一款开创性的多智能体桌面应用，旨在帮助用户构建、管理并部署一支定制化的AI工作团队，从而将复杂的工作流程转变为自动化任务。该系统基于知名的开源项目 CAMEL-AI，其核心是让多个具备不同专长（如编程、搜索、文档处理）的AI智能体协同并行工作。Eigent 支持完全开源及本地化部署，保障了数据隐私，同时兼容自定义模型和丰富的外部工具集成，致力于为用户提供前所未有的生产力。

🍭 #多智能体 #AI工作流


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🏵 Agno - 多智能体系统全栈框架

🍥 简介：
Agno 是一个用于构建具有记忆、知识和推理能力的多智能体系统的全栈框架。它支持 23+ 模型提供商，提供统一接口，避免厂商锁定。Agno 拥有高性能，智能体实例化速度快，内存占用低。内置推理能力，支持多种推理方法。原生支持多模态输入输出，并提供先进的多智能体架构（智能体团队），具备推理、记忆和共享上下文能力。

🍭 #多智能体系统 #AI框架 #Agentic系统


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🏵 LangManus - 社区驱动的AI自动化框架

🍥 简介：
LangManus 是一个社区驱动的开源 AI 自动化框架，致力于将大型语言模型 (LLM) 与网络搜索、网页抓取、Python 代码执行等专业工具相结合。它通过多智能体协作（如协调器、规划器、研究员、编码器等）来完成复杂自动化任务。该框架支持通过 litellm 集成多种 LLM，内置了 Tavily 搜索、Jina 神经搜索、浏览器控制及 Python 执行环境。项目强调源于开源、回馈开源，并带有学术研究性质，探索多智能体领域。

🍭 #AI自动化 #多智能体


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🏵 ​OWL - 多智能体协作框架

🍥 简介：
OWL 是一个前沿的多智能体协作框架，基于 CAMEL-AI Framework 构建，旨在推动任务自动化的边界。它通过动态智能体交互，实现跨多领域的自然、高效且稳健的任务自动化。OWL 支持在线搜索、多模态处理（视频、图片、语音）、浏览器操作、文件解析和代码执行等功能，并提供丰富的工具包，如 ArxivToolkit、GitHubToolkit 和 WeatherToolkit 等，满足各类特定任务需求。在 GAIA 基准测试中，OWL 以 58.18 的平均分位居开源框架榜首。

🍭 #多智能体 #任务自动化


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