AI工具目录

微软开源的多代理框架，专为基于大语言模型（LLM）的代理协作系统设计，帮助开发者轻松构建能够自主对话、规划和解决复杂任务的 AI 代理应用

领先的多智能体平台，帮助企业构建和部署自动化工作流程，支持任何LLM和云平台。

PyTorch是一个开源的机器学习框架，提供从研究到生产的无缝转换能力，支持分布式训练和丰富的生态系统。

LangChain是一个开源的AI代理框架，帮助开发者快速构建和部署可靠的AI代理应用。

AI数据框架，专注于将私有/领域特定数据与大型语言模型（LLM）连接，帮助开发者高效构建检索增强生成（RAG）应用和智能代理

Java Agent 开发框架

PyTorch Lightning是一个面向专业AI研究人员和机器学习工程师的深度学习框架，提供最大灵活性而不牺牲大规模性能。

苹果公司开发的基于JAX和XLA的可扩展深度学习库，支持大规模深度学习模型的开发与训练

Apache MXNet是一个灵活高效的深度学习框架，适用于研究原型设计和生产环境，支持多种编程语言和分布式训练。

MindSpore Quantum是昇思MindSpore社区的量子计算框架，提供量子线路设计、量子模拟和量子-经典混合算法训练功能。

vLLM-MindSpore插件是一个将MindSpore大模型推理能力接入vLLM的后端插件，提供全栈开源、高性能、易用的大模型推理解决方案。

MindSpore Earth是基于昇思MindSpore开发的地球科学领域套件，支持多时空尺度的AI气象预测，为科研工程人员和学生提供高效易用的AI气象预测软件。

MindSpore Chemistry是基于MindSpore构建的化学领域AI套件，支持多体系、多尺度任务的AI+化学仿真研究。

昇思MindSpore是一个全场景AI框架，支持多处理器架构的开放AI架构，为算法工程师和数据科学家提供开发友好、运行高效、部署灵活的体验。

MindSpore Transformers是一个大模型预训练、微调、推理、部署的全流程开发套件，提供主流Transformer类大语言模型和多模态理解模型。

OpenICL是一个开源框架，用于促进上下文学习的研究、开发和原型设计，提供最先进的检索和推理方法。