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RuoYi AI 是面向企业应用的全栈智能体平台，可统一接入多家大模型，建立本地 RAG 知识库，并通过可视化节点编排模型调用、邮件、人工确认等流程。它还支持基于 LangChain4j 的智能体、多智能体协同、MCP 与 Skills 扩展。用户可用 Docker Compose 一次启动后端、管理端、用户端及依赖服务。

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BISHENG 是可自托管的企业级大模型应用平台，覆盖工作流编排、RAG、智能体、模型与数据集管理、评测、微调及可观测性。团队可用 Docker Compose 启动服务并在浏览器中创建应用；最低建议为 4 核 CPU、16 GB 内存，默认还会部署 Elasticsearch、Milvus 和 OnlyOffice，资源占用较高。

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AgenticX 将 Python SDK、agx 命令行、Studio 服务和 Machi 桌面应用组合成一套多智能体开发与运行平台，适合构建自动化助手、图式工作流和协作团队。框架提供多模型接入、MCP 工具、分层记忆、技能注册与生命周期管理、沙箱执行及会话管理；开发者既可嵌入核心 ReAct 智能体，也可通过工作台和服务端界面管理运行过程。

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SwarmClaw 是一个自托管的智能体运行平台，用仪表盘管理单个智能体、群组和编排器，并提供持久记忆、定时与心跳、任务委派、后台作业和 MCP 工具。它还连接多家模型与编码 CLI，适合需要长期运行、可观察和可控制的多智能体工作流，而不是嵌入应用的代理库。

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Claude Code ASO Skill 把 iOS 与 Android 应用商店优化拆成可执行的代理流程，可完成关键词研究、元数据草案、行动项、报告和管理摘要。开发者可在 Claude Code 中安装完整的多代理版本，非命令行用户也可把独立 ZIP Skill 上传到 Claude 桌面或网页应用。部分分析会调用实时数据接口，因此需要网络连接，最终商店文案和策略仍应由应用团队核对。

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Ruflo 是围绕 Claude Code 和 Codex 的 Agent meta-harness，把 specialist agents、swarm 协作、记忆、学习、MCP 工具和 hooks 组合到开发工作中。它有轻量的 Claude Code 插件路径和完整的 npx ruflo init 路径：前者只加入命令、技能与 Agent 定义，不注册 MCP server 或 hooks，后者才安装完整运行环境、daemon 和更多编排功能。

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Ralph Orchestrator 用 hat 角色、事件和循环驱动编码 Agent 持续推进任务，并在输出 LOOP_COMPLETE 或达到迭代上限时结束。它可接入 Claude Code、Codex、Gemini CLI、Kiro、OpenCode 等后端，提供规划、持久任务与记忆，以及测试、lint 和类型检查门禁；还支持 Telegram 人工介入和单工作区 MCP Server，Web dashboard 仍处于 Alpha。

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Gas Town 用工作区和项目容器组织多个编码代理，并把任务状态保存在基于 Git worktree 的 hooks 与 Beads 台账中，使代理会话重启后仍能继续工作。邮箱、交接、任务编组和独立工作区帮助团队协调跨项目的并行任务。

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NTM 把 tmux 变成多代理开发的本地控制台，可创建带标签的会话、分配任务、在窗格间发送操作，并用邮件、文件预留和工作树协调并行工作。它还提供安全策略、审批、检查点和可供脚本调用的接口，适合需要持续管理多名代理的开发者。

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amux 是面向 tmux 会话的自托管控制台，可从网页仪表盘、移动 PWA 或 iOS 应用查看并操作多路 Claude Code、Codex 与 Gemini 任务。它提供会话恢复与自愈、原子领取的看板、跨智能体消息和 REST 编排，并记录输出与 token 消耗，适合需要同时管理大量长期编码会话的人。

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CLI Agent Orchestrator 让监督代理在隔离的 tmux 会话中启动、分配和管理多个真实 CLI 代理，并通过 MCP 传递交接、任务和消息。它支持并行、串行或群体协作，可用命令行、内置 Web UI 或管理服务器操作，适合跨供应商组织代码审查与实现。

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MetaGPT 将产品经理、架构师、项目经理和工程师等角色组织成协作流程，可从一句需求生成用户故事、需求、数据结构、API、文档和代码仓库。它既能通过命令行运行，也能作为 Python 库调用；安装要求 Python 3.9–3.11，并需 Node.js 与 pnpm 才能实际使用。

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AutoGen 提供多智能体编排、工具调用和可视化原型能力，可让多个智能体自主协作或与人共同完成任务。该项目现已进入维护模式，不再增加新功能；现有用户仍可继续使用或迁移，新项目则被建议采用 Microsoft Agent Framework。

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LangGraph 是面向长时、状态化工作流和智能体的底层编排框架。它支持故障后从原位置恢复、持久化状态和人工介入，适合需要分支、循环或长期运行的任务；可独立使用，也能与 LangChain 生态中的模型、工具和观测服务组合。

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CrewAI 提供两种互补方式：用 Crews 组织具有角色、目标和工具的自主智能体团队，用 Flows 构建可控的事件驱动工作流。它适合用 Python 搭建从原型到长期运行的自动化，并可按需接入观测和管理平台；运行示例通常需要配置所选模型及工具服务的 API 密钥。

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OpenAI Agents SDK 是 JavaScript/TypeScript 框架，围绕代理、工具、交接和护栏组织多代理工作流。它还提供带文件系统沙箱的代理、低延迟语音代理、会话历史和运行追踪，并支持 Node.js、Deno 和 Bun；沙箱代理仍标为 Beta，浏览器语音连接需要服务端生成临时令牌。

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Microsoft Agent Framework 面向 Python 和 .NET，帮助开发者构建代理及多代理工作流。它支持顺序、并发、交接和群组协作等图式编排，并提供检查点、流式处理、人工介入控制、OpenTelemetry 观测和 Foundry 托管入口；适合需要重启恢复与可观测性的复杂应用。

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ChatDev 2.0 将早期的软件开发智能体扩展为零代码多智能体编排平台，用户可通过配置组合节点、工具和模型，执行文档总结、信息收集、内容发布或数据可视化等流程。它也提供 Python SDK 和可扩展后端，开发者可新增节点、模型提供商与工具。