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AI智能体与MCP及AI工作流自动化 • (280+个AI智能体MCP服务器) • 基于MCP的AI自动化/AI智能体 • AI工作流与AI智能体 • 面向AI智能体的MCP服务 注：MCP(Model Context Protocol)采用行业通用译法"模型上下文协议"，但根据技术社区惯例保留英文缩写形式。

基于现代C++的单元测试/TDD/BDD框架，支持C++14、C++17及更高版本（C++11支持位于v2.x分支，C++03支持位于Catch1.x分支）

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。

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ONNX Runtime：跨平台高性能机器学习推理与训练加速引擎

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开源代码优先的Python工具包，用于灵活可控地构建、评估和部署复杂AI智能体

本代码库提供端到端的代码优先教程，涵盖生产级生成式AI智能体的每个层级，通过经过验证的模式和可复用的蓝图，指导您从创意火花到规模化部署，助力实际应用落地。

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面向开发者的单元测试、API测试与集成测试代理，生成真正可用的API测试与模拟桩

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现代后端框架，将API、后台作业、工作流和AI智能体统一为单一核心原语，内置可观测性与状态管理

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采用领域驱动设计方法的完整模块化单体应用程序