🤗 Transformers：面向文本、视觉、音频及多模态模型的尖端机器学习模型定义框架，支持推理与训练全流程。

大语言模型微调与强化学习 🦥 以2倍速度训练OpenAI gpt-oss、Qwen3、Llama 4、DeepSeek-R1、Gemma 3，节省70%显存

LlamaIndex 是领先的文档智能体与 OCR 平台。

20多个高性能大语言模型，附有预训练、微调和规模化部署的方案

💡 用于语义搜索、LLM 编排和语言模型工作流程的一体化人工智能框架

🦜🔗 构建情境感知推理应用程序 🦜🔗

AI 编排框架，用于构建可定制、生产就绪的 LLM 应用。将组件（模型、向量数据库、文件转换器）连接到可与数据交互的流水线或智能体。凭借高级检索方法，特别适用于构建 RAG、问答系统、语义搜索或对话式聊天机器人

构建AI/大语言模型应用的开源开发者平台，提供端到端追踪、可观测性与评估功能的一体化集成平台

The Memory Layer for AI Agents - Drop-in memory infrastructure for AI agents and apps. Context that persists. Built for production.

SGLang是面向大语言模型与视觉语言模型的高速推理框架。

基于模块化图结构的检索增强生成系统

🤗 最大的 AI 模型即用数据集中心，提供快速、易于使用且高效的数据操作工具

TensorRT LLM provides users with an easy-to-use Python API to define Large Language Models (LLMs) and supports state-of-the-art optimizations to perform inference efficiently on NVIDIA GPUs. TensorRT LLM also contains components to create Python and C++ runtimes that orchestrate the inference execution in a performant way.

Python SDK及代理服务器（LLM网关）：支持以OpenAI格式调用100+LLM API——涵盖Bedrock、Azure、OpenAI、VertexAI、Cohere、Anthropic、Sagemaker、HuggingFace、Replicate、Groq等平台

构建并运行您能看见、理解且信任的智能体。

🌟 多智能体框架：首家AI软件公司，迈向自然语言编程

研发对于提升工业生产力至关重要，尤其在AI时代，其核心聚焦于数据与模型。我们致力于通过R&D-Agent自动化这些高价值的通用研发流程，让人工智能驱动数据驱动的AI研究。🔗https://aka.ms/RD-Agent-Tech-Report

大语言模型评估框架

DeerFlow是一个社区驱动的深度研究框架，将语言模型与网络搜索、爬取及Python执行等工具相结合，同时回馈开源社区。

📄🧠 PageIndex：基于推理的RAG文档索引系统 （注：根据技术文档翻译规范，RAG保持英文缩写形式，因其在人工智能领域作为"Retrieval-Augmented Generation"的专有术语已被广泛接受；"Reasoning-based"采用"基于推理的"标准译法，准确体现技术特性；整体表述保持项目描述的专业性与简洁性）