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。
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。
DeepSeek 让 AI 管理 AI，我们实测了super-agent：谁来监督AI「总管」？
把“人主”换成给 AI 派活的人，问题是一样的:Router 成了人和所有 Worker 之间的主要通道，它漏掉的消息，人靠什么发现?
3款桌面AI Agent实测，FDE选谁做基座？
我装了三款AI底座，踩完坑才明白：选基座就是选你愿意吃哪个亏大家好，我是老张，一个常年被扔在客户现场的FDE。先说人话：FDE就是"前沿部署工程师"，听着高大上，实际就是那个把Demo变成真系统、出了事第一个被打电话的人。
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。
Kimi Hosted Agents：把Agent"运行框架"做成云服务，免运维
01 开头：写Agent不难，让它在云上7×24不崩才难自己搭一个 Agent 跑通 demo 只要一下午；但要让它长期在线、任务失败能重试、会话不串、沙箱隔离、还要能审计——这套底层工程能磨掉一个团队几个月。
深度剖析30k star的编码 Agent：长会话 Token 成本直降 80%
最近一直在创业做 AI 产品，比如 JitWord 协同 AI 文档，JitKnow AI 知识库，Pxcharts 超级表格，也一直在账号中给大家分享高价值的 AI 开源项目。今天带大家深入了解一款主打极致降本的开源 AI Agent：DeepSeek-Reasonix。
全公司抢一个AI助手？把这个开源框架部署到服务器，人人共享
你是不是也在重复造轮子：人人各装一个 AIAI测评不废话又来给大家推荐好东西啦！先说个场景，你大概率见过，甚至正在经历。公司里新出了个 AI Agent 工具，第一个同事发现好用，发群里；第二个、第三个跟着装；过了一周，技术部五个人，五台电脑，五个本地 Agent，各装各的。