Swarm是由OpenAI Solutions團隊管理的實驗性框架，旨在構建、編排和部署多智能體系統。它通過定義智能體（Agent）和交接（handoffs）的抽象概念，實現了智能體之間的協調和執行。Swarm框架強調輕量級、高可控性和易於測試，適用於需要大量獨立功能和指令的場景，允許開發者擁有完全的透明度和對上下文、步驟和工具調用的細粒度控制。Swarm框架目前處於實驗階段，不推薦在生產環境中使用。

Windows Agent Arena (WAA) 是一個專注於Windows操作系統的可擴展、開源框架，用於測試和開發能夠使用語言模型在PC上進行推理、規劃和行動的AI代理。它通過模擬真實的Windows環境，允許代理自由操作，並使用與人類用戶相同的應用程序、工具和網絡瀏覽器來解決任務。WAA通過Azure實現可擴展性和並行化，能夠在短短20分鐘內完成完整的基準測試評估。

GameGen-O 是首個為生成開放世界視頻遊戲而定製的擴散變換模型。該模型通過模擬遊戲引擎的多種特性，如創新角色、動態環境、複雜動作和多樣化事件，實現了高質量、開放領域的生成。此外，它還提供了交互式可控性，允許遊戲玩法模擬。GameGen-O 的開發涉及從零開始的全面數據收集和處理工作，包括構建首個開放世界視頻遊戲數據集（OGameData），通過專有的數據管道進行高效的排序、評分、過濾和解耦標題。這個強大且廣泛的 OGameData 構成了模型訓練過程的基礎。

muAgent是一個創新的Agent框架，由知識圖譜引擎驅動，支持多Agent編排和協同技術。它利用LLM+EKG（Eventic Knowledge Graph 行業知識承載）技術，結合FunctionCall、CodeInterpreter等，通過畫布式拖拽和輕文字編寫，實現複雜SOP流程的自動化。muAgent兼容市面上各類Agent框架，具備複雜推理、在線協同、人工交互、知識即用等核心功能。該框架已在螞蟻集團多個複雜DevOps場景中得到驗證。

GameNGen是一個完全由神經模型驅動的遊戲引擎，能夠實現與複雜環境的即時互動，並在長時間軌跡上保持高質量。它能夠以每秒超過20幀的速度交互式模擬經典遊戲《DOOM》，並且其下一幀預測的PSNR達到29.4，與有損JPEG壓縮相當。人類評估者在區分遊戲片段和模擬片段方面僅略優於隨機機會。GameNGen通過兩個階段的訓練：(1)一個RL-agent學習翫遊戲並記錄訓練會話的動作和觀察結果，成為生成模型的訓練數據；(2)一個擴散模型被訓練來預測下一幀，條件是過去的動作和觀察序列。條件增強允許在長時間軌跡上穩定自迴歸生成。

Open-LLM-VTuber 是一個開源項目，旨在通過語音與大型語言模型（LLM）進行交互，具有即時的Live2D面部捕捉和跨平臺的長期記憶功能。該項目支持macOS、Windows和Linux平臺，允許用戶選擇不同的語音識別和語音合成後端，以及自定義的長期記憶解決方案。它特別適合希望在不同平臺上實現與AI進行自然語言對話的開發者和愛好者。

multi-agent-concierge是一個多代理禮賓系統，它通過多個專門的代理來完成複雜的任務，並通過一個“禮賓”代理來引導用戶到正確的代理。這種系統設計用於處理具有相互依賴關係的多個任務，使用數百種工具。該系統展示瞭如何通過自然語言指令創建代理之間的隱式“鏈”，並通過“延續”代理來管理這些鏈，同時使用全局狀態來跟蹤用戶及其當前狀態。

agent-service-toolkit是一個用於運行基於LangGraph的AI代理服務的完整工具包，包括LangGraph代理、FastAPI服務、客戶端以及Streamlit應用程序，提供了從代理定義到用戶界面的完整設置。它利用了LangGraph框架的高度控制能力和豐富的生態系統，支持併發執行、圖循環、流式結果等高級功能。

AgentK是一個自進化的模塊化自代理通用人工智能（AGI）模型，由多個合作的代理組成，能夠根據用戶的需求構建新的代理來完成任務。它基於LangGraph和LangChain框架構建，具有自我測試和修復的能力，旨在成為最小化的代理和工具集合，以便自我引導並發展自身的智能。

Swarm是由OpenAI Solutions團隊管理的實驗性框架，旨在構建、編排和部署多智能體系統。它通過定義智能體（Agent）和交接（handoffs）的抽象概念，實現了智能體之間的協調和執行。Swarm框架強調輕量級、高可控性和易於測試，適用於需要大量獨立功能和指令的場景，允許開發者擁有完全的透明度和對上下文、步驟和工具調用的細粒度控制。Swarm框架目前處於實驗階段，不推薦在生產環境中使用。

LiveKit Agents 是一個端到端框架，它使開發者能夠構建能夠通過語音、視頻和數據通道與用戶互動的智能多模態語音助手（AI代理）。它通過集成OpenAI的即時API和LiveKit的WebRTC基礎設施，提供了創建語音助手的快速入門指南，包括語音識別（STT）、語言模型（LLM）和文本轉語音（TTS）的流水線。此外，它還支持創建語音到語音代理、接聽和響應來電、以及代表用戶撥打電話的功能。

Genspark Autopilot Agent是一個能夠自動處理任務的智能代理，它通過模擬用戶操作來執行任務，即使在用戶關閉頁面後也能繼續工作。這項技術的核心優勢在於其自動化能力，可以顯著提高工作效率，減少重複勞動，讓用戶能夠專注於更有創造性和戰略性的任務。Genspark Autopilot Agent的背景信息顯示，它是為了滿足現代工作環境中對自動化和效率提升的需求而開發的。關於價格和定位，產品可能提供不同級別的服務，以滿足不同用戶的需求。

Windows Agent Arena (WAA) 是一個專注於Windows操作系統的可擴展、開源框架，用於測試和開發能夠使用語言模型在PC上進行推理、規劃和行動的AI代理。它通過模擬真實的Windows環境，允許代理自由操作，並使用與人類用戶相同的應用程序、工具和網絡瀏覽器來解決任務。WAA通過Azure實現可擴展性和並行化，能夠在短短20分鐘內完成完整的基準測試評估。

GameGen-O 是首個為生成開放世界視頻遊戲而定製的擴散變換模型。該模型通過模擬遊戲引擎的多種特性，如創新角色、動態環境、複雜動作和多樣化事件，實現了高質量、開放領域的生成。此外，它還提供了交互式可控性，允許遊戲玩法模擬。GameGen-O 的開發涉及從零開始的全面數據收集和處理工作，包括構建首個開放世界視頻遊戲數據集（OGameData），通過專有的數據管道進行高效的排序、評分、過濾和解耦標題。這個強大且廣泛的 OGameData 構成了模型訓練過程的基礎。

muAgent是一個創新的Agent框架，由知識圖譜引擎驅動，支持多Agent編排和協同技術。它利用LLM+EKG（Eventic Knowledge Graph 行業知識承載）技術，結合FunctionCall、CodeInterpreter等，通過畫布式拖拽和輕文字編寫，實現複雜SOP流程的自動化。muAgent兼容市面上各類Agent框架，具備複雜推理、在線協同、人工交互、知識即用等核心功能。該框架已在螞蟻集團多個複雜DevOps場景中得到驗證。

Claude for Enterprise 是一款面向企業級用戶的AI助手產品，旨在幫助組織安全地利用內部知識進行協作。該產品提供擴展的500K上下文窗口、更大的使用容量以及原生GitHub集成，使團隊能夠與Claude一起在完整的代碼庫上工作。同時，它還包含企業級安全特性，如單點登錄(SSO)、基於角色的權限和管理員工具，以幫助保護您的數據和團隊。Claude for Enterprise 通過整合企業知識，使專業知識能夠在更多項目、決策和團隊中得到擴展，從而提高工作效率和質量。

Gemini是Google推出的AI服務，通過Gems功能，用戶可以創建個性化的AI專家，以提供特定領域的專業幫助。這項服務適用於Gemini Advanced, Business和Enterprise用戶，支持跨平臺使用，並覆蓋150多個國家。

GameNGen是一個完全由神經模型驅動的遊戲引擎，能夠實現與複雜環境的即時互動，並在長時間軌跡上保持高質量。它能夠以每秒超過20幀的速度交互式模擬經典遊戲《DOOM》，並且其下一幀預測的PSNR達到29.4，與有損JPEG壓縮相當。人類評估者在區分遊戲片段和模擬片段方面僅略優於隨機機會。GameNGen通過兩個階段的訓練：(1)一個RL-agent學習翫遊戲並記錄訓練會話的動作和觀察結果，成為生成模型的訓練數據；(2)一個擴散模型被訓練來預測下一幀，條件是過去的動作和觀察序列。條件增強允許在長時間軌跡上穩定自迴歸生成。