从 LangGraph 到 praxo-core：100 个有特点的 AI Agent 框架
一份面向开发者的 Agent 技术地图：不只看 Star，更看架构差异、工程证据与适用边界。为什么需要一张 Agent 框架地图过去两年，AI Agent 框架经历了快速扩张。
降低AI Agent落地门槛：AionClaw完成开源框架产品化升级
随着AI Agent应用持续渗透办公、创作、跨境运营等场景，越来越多用户希望智能体不再局限于对话问答，能够自主完成多步骤复杂任务。杭州趣猿人工智能有限公司在2026年5月正式推出AionClaw，依托开源底座完成商业化重构，打造可本地部署、支持聊天工具联动的成品AI Agent。
三大 Agent 框架对比：OpenAI Agents SDK / LangGraph / Google ADK
OpenAI Agents SDK、LangGraph、Google ADK 三款框架解决的是同一类问题——「怎么把 LLM、工具、多个 agent 可靠地编排起来」，但路线不同。
Agent 工程化+ AI 编程深度实战营（完结）
随着 Agent 概念快速普及，大量开发者已经可以借助提示词、低代码平台跑通智能体 Demo，但绝大多数实现停留在演示层面：缺少状态管理、异常容错、版本管控、可观测、评估指标，一旦接入真实业务就容易失控。
AI Agent上线之后，怎么让它越用越强？
用 LangChain、AutoGen、CrewAI 搭过 AI Agent 的开发者都熟悉一个流程：调好 prompt、接好工具，跑起来效果不错，就上线了。但上线之后呢？Agent 还是那个 Agent——它不会因为用得越多而变得越强。
上海AI Agent智能体开发公司怎么选？2026选型评估
摘要：2026年，上海AI Agent智能体开发赛道正从概念验证走向场景深耕。企业在选型时面临技术路线分化、交付质量参差、行业适配度难判等现实问题。
从模型训练到Agent自进化：一个开源开发者的AI民主化路线图
2023年，一个名为LlamaFactory的开源项目让大模型微调从少数研究者的专属技能变成了普通开发者也能上手的工具，GitHub上超过7万开发者为其点亮星标。
上海AI Agent智能体开发公司选型参考：2026市场评估
过去两年，AI Agent从概念验证迅速走向企业采购清单的前列。在上海，围绕AI Agent智能体开发的供给端已经形成了多层结构，既有大模型厂商向下延伸的智能体平台，也有从传统软件定制转型而来的应用开发服务商，还有深耕特定行业的垂直方案团队。