AI智能体平台

这是一个端到端的实践指南，将带您在 15 分钟内完成一个智能体的开发和部署。我们会使用 LangChain 框架构建一个支持代码执行能力的对话智能体，并将其部署到 AgentRun 云平台供业务系统调用。

TencentDB Agent Memory is a team-level memory hub for AI Agents — turning conversations, docs, and code into four reusable memory assets (Chat Memory, Skill, LLM-Wiki, Code-Graph) that are governed, shared, and equipped across agents and frameworks. - TencentCloud/TencentDB-Agent-Memory

Hermes Agent — the open-source agent that grows with you. Native app for macOS, Windows, and Linux. By Nous Research.

WorkBuddy 是腾讯云代码助手推出的 AI Agent 办公工具，自主规划并交付多模态复杂任务结果，支持多 Agents 并行工作，极致提效。

MiniMax Agent 是基于顶尖多模态大语言模型打造的智能AI伙伴，为你带来全方位的智能体验：精准搜索解答、一目了然的图像识别、沉浸式语音对话、专业创意写作、文档闪速解析，还有独家悬浮球功能让复杂任务变得轻而易举。支持MCP多智能体协作，让AI团队为你高效解决复杂问题。10倍速获取信息，10倍速解决问题，无论你是学生、职场人士、自由工作者还是创作者，Agent都能随叫随到，一触即用。AI写作、搜题、办公、翻译、编程、创作、文档总结，甚至是日常聊天、语言学习、面试准备，Agent都能胜任，成为你的全能智慧助手。

通过 Kimi 快速部署 OpenClaw，构建具备长期记忆与定时任务能力的全天候 AI Agent。全新 Claw 群组（内测）支持多 Agent 与人类在同一群组中协同工作。

QClaw 是腾讯推出的个人AI助手，可微信远程整理文件、执行复杂任务、无需编程基础，适配办公 / 创作 / 开发等多场景，丰富技能生态越用越懂你。

WorkAny Bot 是基于云端的 OpenClaw 智能体，全天候 7*24 小时为你工作。

Manus 是一个行动引擎，它超越了答案的范畴，可以执行任务、自动化工作流程，并扩展您的能力。

OpenClaw — The AI that actually does things. Your personal assistant on any platform.

QoderWork is your AI desktop partner. Tell it your needs, and it automatically plans, executes, and delivers results. Its local-first, autonomous planning puts you in complete control.

AutoClaw（澳龙）官方网站 autoglm.zhipuai.cn/autoclaw/，由智谱 AI 官方推出的 AI 助手，是 OpenClaw 开源框架的一键安装版。支持 Windows/macOS 下载、飞书集成、模型热插拔、50+ 技能与 AutoGLM 浏览器自动化，已完成 ICP 备案，谨防第三方盗版站点。

Universal memory layer for AI Agents. Contribute to mem0ai/mem0 development by creating an account on GitHub. 📈 优势（为什么选它？） 真正的“长期记忆”： 它不仅能记住单次聊天的上下文（Session），还能跨越几天、几个月记住用户、会话和智能体（Agent）三个层面的信息。 懂时间的先后（时序推理）： 如果用户以前说“我喜欢写 Python”，今天说“我改学 Go 语言了”，Mem0 的全新算法能聪明地意识到用户的偏好已经改变，不会在检索时把新旧偏好混为一谈。 省钱又高效（Token 友好）： 它在 2026 年 4 月升级了“单次抽取（ADD-only）”等全新记忆算法。AI 只需要看一眼，就能把关键事实提取并链接起来，不需要反反复复调用大模型去删除或修改旧记忆，大大降低了 API 的费用和延迟。 开箱即用： 几行 Python 或 TypeScript 代码就能搞定，还支持一键通过 Docker 自托管，或者直接用云服务。 📉 劣势（什么地方是软肋？） 不适合处理“海量专业文档”： 如果你想让 AI 去学习公司一万页的财务报表或员工手册，Mem0 做不到。它擅长的是记住“关于实体/人/行为的碎片化事实”，而不是当成文档搜索引擎。 极度依赖底层 LLM 的理解力： 记忆的提取和整合依然需要靠大模型（默认是 gpt-5-mini 等）。如果底层模型在理解某些方言或复杂语境时翻车，存进记忆层的东西也可能出错。 高级视图（如 Graph 知识图谱）开始收费： 虽然核心功能开源（Apache-2.0），但最新的一些可视化图谱功能（Graph View）已经被划归到了 Pro/Enterprise 企业版中。 ⚖️ 取舍与应用场景（到底用不用？） ✅ 毫不犹豫选择 Mem0 的场景： 个性化 AI 助手 / 虚拟伴侣： 需要 AI 记住用户的生日、宠物名字、聊天习惯、甚至是用户的性格特征。 智能客服系统： 用户上周投诉过退款问题，今天再来聊天时，AI 能立刻调出历史记忆说：“您好，关于您上周问的退款进展……”，而不需要用户重新解释一遍。 自适应的生产力工具： 比如针对程序员的 AI 助手，需要记住用户偏好 Dark Mode、习惯用

Loop engineering with Anthropic's Claude Code: design turn-based, goal, time, and proactive agent loops that run to a stop condition.

FastGPT 的能力与优势

18 Lessons to Get Started Building AI Agents. Contribute to microsoft/ai-agents-for-beginners development by creating an account on GitHub.

如何在同一 workspace 中运行多个具有不同人格、身份、模型和技能的 AI 代理，实现高效的团队协作？ 创建多 Agent 团队有两种方式：静态创建（提前准备角色目录）和动态创建（每次生成临时 Soul），灵活应对不同场…