内容
# 精彩智能体皮层 [](https://awesome.re)
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<img src="public/readme/agent-cortex-hero.jpeg" alt="精彩智能体皮层映射主权智能体栈" width="960">
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<strong>精选的能力型AI智能体的工具、记忆系统、身份认证轨道和操作模式的地图。</strong>
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<a href="LICENSE"><img src="https://img.shields.io/badge/license-CC0-FF6A2A.svg" alt="CC0 license"></a>
<a href="https://github.com/0xNyk/awesome-agent-cortex/actions/workflows/docs-health.yml"><img src="https://github.com/0xNyk/awesome-agent-cortex/actions/workflows/docs-health.yml/badge.svg" alt="文档健康状况"></a>
<a href="https://github.com/0xNyk/awesome-agent-cortex"><img src="https://img.shields.io/github/stars/0xNyk/awesome-agent-cortex" alt="GitHub stars"></a>
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精彩智能体皮层连接了普通框架列表中遗漏的层次：智能体运行时、编码工具、MCP、评估、记忆、知识图谱、链上身份认证、支付、安全性和可观察性。使用它来查找一个组件或了解各个部分如何组成一个完整的智能体系统。
从下面的目录中选择一个路线：
- **构建：** 框架、编码智能体、MCP、技能和提示系统。
- **操作：** 运行时、利用、评估、安全性和可观察性。
- **记忆：** 上下文工程、知识图谱、神经记忆和Obsidian。
- **拥有：** 身份认证、钱包、支付、DeFi和Solana基础设施。
一些资源出现在多个部分，因为它们服务于不同的工作流。交叉列表是刻意的、有限的，并在贡献规则下审查。
## 目录
- [智能体框架](#智能体框架)
- [编码智能体](#编码智能体)
- [语音和多模态智能体](#语音和多模态智能体)
- [赫尔墨斯栈](#赫尔墨斯栈)
- [CLI和TUI工具](#cli和tui工具)
- [智能体运行时基础设施](#智能体运行时基础设施)
- [智能体协议和MCP生态系统](#智能体协议和mcp生态系统)
- [提示工程](#提示工程)
- [智能体利用和评估](#智能体利用和评估)
- [ArXiv深度研究地图](#arxiv深度研究地图)
- [上下文工程](#上下文工程)
- [神经网络和神经链接](#神经网络和神经链接)
- [智能体Obsidian架构](#智能体obsidian架构)
- [智能体安全性和鲁棒性](#智能体安全性和鲁棒性)
- [智能体配置文件和点文件](#智能体配置文件和点文件)
- [技能工程和剧本](#技能工程和剧本)
- [知识图谱和记忆](#知识图谱和记忆)
- [Solana智能体基础设施](#solana智能体基础设施)
- [智能体身份认证和钱包](#智能体身份认证和钱包)
- [智能体支付](#智能体支付)
- [DeFi智能体](#defi智能体)
- [量化交易智能体](#量化交易智能体)
- [智能体可观察性和测试](#智能体可观察性和测试)
- [研究论文](#研究论文)
- [社区](#社区)
## 智能体框架
多智能体编排、单智能体SDK和运行时框架。
- [AG2](https://github.com/ag2ai/ag2) - 用于构建多智能体系统的开源AgentOS（从AutoGen演变而来）。
- [Agno](https://github.com/agno-agi/agno) - 用于大规模构建和运行智能体软件的框架。
- [AutoGen](https://github.com/microsoft/autogen) - 微软研究院的多智能体对话框架。
- [Claude Agent SDK](https://github.com/anthropics/claude-agent-sdk-python) - 用于在Claude Code运行时构建智能体的官方Python SDK。
- [CrewAI](https://github.com/crewAIInc/crewAI) - 基于角色的多智能体编排框架。
- [ElizaOS](https://github.com/elizaOS/eliza) - 用于自主角色的多智能体模拟框架。
- [Google ADK](https://github.com/google/adk-python) - 用于构建具有Gemini智能体的代理的Agent Development Kit。
- [Haystack](https://github.com/deepset-ai/haystack) - 用于构建搜索和RAG管道的LLM编排框架。
- [赫尔墨斯智能体](https://github.com/NousResearch/hermes-agent) - 具有记忆、技能、委托和MCP支持的工具使用自主智能体平台。
- [Julep](https://github.com/julep-ai/julep) - 具有内置持久性和任务工作流的状态智能体平台。
- [LangChain](https://github.com/langchain-ai/langchain) - 用于构建LLM驱动应用程序的可组合框架。
- [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) - 用于构建状态多智能体工作流的图库。
- [Letta](https://github.com/letta-ai/letta) - 具有长期记忆的状态智能体（前身为MemGPT）。
- [LlamaIndex](https://github.com/run-llama/llama_index) - 用于文档智能体、检索和工作流编排的数据框架。
- [Magentic-One](https://github.com/microsoft/autogen/tree/main/python/packages/autogen-magentic-one) - 用于复杂Web和文件任务的多智能体团队。
- [Mastra](https://github.com/mastra-ai/mastra) - 用于构建AI应用程序和智能体的TypeScript框架。
- [微软智能体框架](https://github.com/microsoft/agent-framework) - 用于构建、编排和部署具有Python和.NET支持的智能体的框架。
- [OpenAI Agents SDK for Python](https://github.com/openai/openai-agents-python) - 用于智能体工作流、工具、交接和防护栏的官方Python SDK。
- [OpenAI Agents SDK for TypeScript](https://github.com/openai/openai-agents-js) - 用于智能体工作流和语音智能体的官方TypeScript SDK。
- [OpenClaw](https://github.com/openclaw/openclaw) - 自托管的个人AI智能体，具有多平台消息传递和技能注册表。
- [PydanticAI](https://github.com/pydantic/pydantic-ai) - 围绕Pydantic构建的类型安全智能体框架。
- [Rig](https://github.com/0xPlaygrounds/rig) - 用于构建LLM驱动应用程序的Rust框架。
- [Semantic Kernel](https://github.com/microsoft/semantic-kernel) - 用于将LLM集成到应用程序中的SDK，具有插件架构。
- [Smolagents](https://github.com/huggingface/smolagents) - 来自Hugging Face的轻量级智能体框架。
- [Swarm](https://github.com/openai/swarm) - 用于多智能体交接和例行的教育框架。
## 编码智能体
编写、审查和调试代码的AI智能体。
- [Aider](https://github.com/Aider-AI/aider) - 终端中的AI结对编程，带有git集成。
- [Claude Code](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code) - Anthropic的代理CLI，用于代码生成和编辑。
- [Cline](https://github.com/cline/cline) - 用于VS Code的自主编码智能体，带有工具使用功能。
- [Codex CLI](https://github.com/openai/codex) - OpenAI的开源编码智能体，用于终端工作流。
- [Continue](https://github.com/continuedev/continue) - 用于VS Code和JetBrains的开源AI代码助手。
- [Cursor](https://cursor.com) - 构建在VS Code上的AI优先代码编辑器。
- [Devin](https://devin.ai) - Cognition的自主软件工程智能体。
- [Goose](https://github.com/aaif-goose/goose) - 开源开发者智能体，由Agentic AI Foundation治理。
- [OpenHands](https://github.com/OpenHands/OpenHands) - AI软件开发智能体平台（前身为OpenDevin）。
- [SWE-Agent](https://github.com/SWE-agent/SWE-agent) - 用于解决GitHub问题软件工程任务的智能体。
- [Windsurf](https://codeium.com/windsurf) - Codeium的AI原生IDE，具有代理流。
### Claude Code 资源
- [awesome-claude-code](https://github.com/hesreallyhim/awesome-claude-code) - 精选的Claude Code资源列表。
- [Claude Code Hooks](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/hooks) - 事件驱动的shell命令自动化。
- [Claude Code Skills](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/memory#slash-commands-as-custom-skills) - 可重用的提示驱动工作流。
- [claude-code-tips](https://github.com/ykdojo/claude-code-tips) - 社区来源的提示和技巧。
- [CLAUDE.md Guide](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/memory) - 官方文档，关于内存文件。
- [Everything Claude Code](https://github.com/affaan-m/ECC) - 社区收集的Claude Code技能、钩子、智能体和配置模式。
### Codex 资源
- [AGENTS.md Guide (Codex)](https://developers.openai.com/codex/guides/agents-md) - Codex的指令层次结构和作用域模式。
- [Codex CLI](https://developers.openai.com/codex/cli) - Codex CLI工作流指南。
- [Codex Docs](https://developers.openai.com/codex) - 官方Codex文档中心。
- [Codex Non-Interactive Mode](https://developers.openai.com/codex/noninteractive) - 使用`codex exec`进行批处理和CI自动化。
- [Codex Optimization Playbook (此仓库)](guides/codex-optimization-playbook.md) - 速度、安全性和质量的实用操作模式。
## 语音和多模态智能体
具有语音、视觉和多模态能力的智能体。
- [ElevenLabs](https://github.com/elevenlabs/elevenlabs-python) - 用于智能体语音接口的文本转语音和语音克隆API。
- [LiveKit Agents](https://github.com/livekit/agents) - 用于构建实时多模态AI智能体的框架。
- [Pipecat](https://github.com/pipecat-ai/pipecat) - 用于构建语音和多模态对话智能体的框架。
- [TEN Framework](https://github.com/TEN-framework/ten-framework) - 用于对话式语音AI智能体的开源框架。
- [Ultravox](https://github.com/fixie-ai/ultravox) - 用于实时语音AI的快速多模态LLM。
- [Vapi](https://vapi.ai) - 用于构建和部署语音AI智能体的平台。
- [Vocode Core](https://github.com/vocodedev/vocode-core) - 用于构建基于语音的LLM智能体的模块化开源框架。
- [Whisper](https://github.com/openai/whisper) - OpenAI的开源语音识别模型。
## 赫尔墨斯栈
赫尔墨斯智能体运行时、部署轨道和操作资源。
- [赫尔墨斯智能体](https://github.com/NousResearch/hermes-agent) - 开源自主AI智能体，带有CLI、网关、内存、子智能体和广泛的工具集成。
- [赫尔墨斯智能体 + hermes-fly 最佳实践（此仓库）](guides/hermes-agent-hermes-fly-playbook.md) - 实用设置、操作、安全性和优化手册。
- [赫尔墨斯智能体优化手册（此仓库）](guides/hermes-agent-optimization-playbook.md) - 上下文、委托、内存和执行调优的深入操作指南。
- [赫尔墨斯智能体自我进化](https://github.com/NousResearch/hermes-agent-self-evolution) - 用于优化赫尔墨斯智能体提示、技能和代码的进化自我改进框架。
- [赫尔墨斯中心（此仓库）](hermes/README.md) - 赫尔墨斯设置、配置、内存/技能工作流和贡献方向的本地操作知识库。
- [赫尔墨斯纸夹适配器](https://github.com/NousResearch/hermes-paperclip-adapter) - 用于在Paperclip中运行赫尔墨斯智能体作为托管员工的适配器。
- [赫尔墨斯栈成熟度阶梯（此仓库）](guides/hermes-stack-maturity-ladder.md) - L1-L3就绪模型，带有升级路径和操作检查清单。
- [赫尔墨斯栈快速入门配方（此仓库）](guides/hermes-stack-quickstart-recipes.md) - 用于本地开发、托管生产、安全模式和CI操作的复制/粘贴配方。
- [hermes-fly](https://github.com/alexfazio/hermes-fly) - 用于赫尔墨斯智能体的Fly.io部署和操作CLI，具有部署、日志、医生和拆除工作流。
## CLI和TUI工具
基于终端的智能体接口和开发者工具。
- [aichat](https://github.com/sigoden/aichat) - 具有聊天、shell助手、RAG和智能体功能的综合LLM CLI。
- [Claude Code](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code) - 直接在终端中操作的代理CLI。
- [Codex CLI](https://github.com/openai/codex) - OpenAI的开源编码智能体。
- [Gemini CLI](https://github.com/google-gemini/gemini-cli) - Google的Gemini模型命令行界面。
- [Glow](https://github.com/charmbracelet/glow) - 有用的终端Markdown渲染器。
- [赫尔墨斯智能体](https://github.com/NousResearch/hermes-agent) - 带有工具、内存、委托和自动化支持的CLI和网关智能体运行时。
- [hermes-fly](https://github.com/alexfazio/hermes-fly) - 用于在Fly.io上部署和操作赫尔墨斯智能体的CLI向导。
- [lazygit](https://github.com/jesseduffield/lazygit) - 常用git终端UI，经常与编码智能体配对。
- [llm](https://github.com/simonw/llm) - 用于从终端与LLM交互的CLI工具。
- [sgpt](https://github.com/tbckr/sgpt) - 由LLM支持的命令行生产力工具。
- [tmux](https://github.com/tmux/tmux) - 用于在持久会话中运行智能体的终端多路复用器。
- [Warp](https://www.warp.dev) - 现代终端，带有内置AI助手。
- [Zellij](https://github.com/zellij-org/zellij) - 带有插件系统的终端工作区，用于智能体集成。
## 智能体运行时基础设施
用于安全运行智能体操作和生成代码的执行沙盒和运行时平台。
- [CUA](https://github.com/trycua/cua) - 用于计算机使用智能体的开源基础设施，带有沙盒、SDK和基准。
- [Daytona](https://github.com/daytonaio/daytona) - 用于AI生成代码执行的 安全且弹性的运行时基础设施。
- [E2B](https://github.com/e2b-dev/E2B) - 用于AI智能体的开源安全云沙盒环境。
- [Firecracker](https://github.com/firecracker-microvm/firecracker) - 用于隔离智能体执行的 安全且快速的microVM技术。
- [gVisor](https://github.com/google/gvisor) - 为容器添加强隔离边界的应用内核。
- [Kata Containers](https://github.com/kata-containers/kata-containers) - 用于更强的 workload隔离的轻量级VM基容器运行时。
- [Modal](https://modal.com) - 常用于运行智能体工作流和工具的无服务器计算平台。
- [NemoClaw](https://github.com/NVIDIA/NemoClaw) - 用于在OpenShell沙盒中运行OpenClaw的NVIDIA工具，带有管理推理。
- [RunPod Python SDK](https://github.com/runpod/runpod-python) - 用于RunPod无服务器和基于工作者的AI工作负载的Python SDK。
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## 智能体协议和MCP生态系统
用于连接智能体到工具、其他智能体、接口和编辑器的开放协议、SDK、服务器、客户端和注册表。
- [AG-UI](https://github.com/ag-ui-protocol/ag-ui) - 用于连接智能体后端到交互式用户界面的事件协议。
- [智能体客户端协议](https://github.com/zed-industries/agent-client-protocol) - 编码智能体和编辑器或IDE之间的开放协议。
- [Agent2Agent (A2A)](https://github.com/a2aproject/A2A) - Linux基金会协议，用于独立智能体应用程序之间的通信。
- [Awesome MCP Servers](https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers) - 精选的MCP服务器实现列表。
- [Chrome DevTools MCP](https://github.com/ChromeDevTools/chrome-devtools-mcp) - 官方Chrome DevTools MCP服务器，用于编码和浏览器自动化智能体。
- [Context7 MCP](https://github.com/upstash/context7) - 检索当前版本特定库文档的协议MCP服务器。
- [FastMCP](https://github.com/PrefectHQ/fastmcp) - 用于快速构建MCP服务器和客户端的Pythonic框架。
- [GitHub MCP Server](https://github.com/github/github-mcp-server) - 官方的GitHub工作流和仓库动作的MCP服务器。
- [MCP Agent](https://github.com/lastmile-ai/mcp-agent) - 用于在MCP上构建智能体的框架模式。
- [MCP for Beginners](https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners) - 跨语言的课程和实践示例，用于学习MCP。
- [MCP Go SDK](https://github.com/mark3labs/mcp-go) - MCP的Go实现。
- [MCP Inspector](https://github.com/modelcontextprotocol/inspector) - 官方的MCP服务器的检查器和调试工具。
- [MCP Python SDK](https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk) - 用于构建MCP服务器的官方Python SDK。
- [MCP Reference Servers](https://github.com/modelcontextprotocol/servers) - 官方的MCP服务器参考实现。
- [MCP Registry](https://github.com/modelcontextprotocol/registry) - 用于发现MCP服务器的社区注册服务。
- [MCP Rust SDK](https://github.com/modelcontextprotocol/rust-sdk) - 用于构建MCP服务器的官方Rust SDK。
- [MCP Spec](https://modelcontextprotocol.io/specification) - 官方的Model Context Protocol规范。
- [MCP Specification Repo](https://github.com/modelcontextprotocol/modelcontextprotocol) - 规范和文档的规范仓库。
- [MCP TypeScript SDK](https://github.com/modelcontextprotocol/typescript-sdk) - 用于构建MCP服务器的官方TypeScript SDK。
- [Playwright MCP](https://github.com/microsoft/playwright-mcp) - 用于通过Playwright进行浏览器自动化的MCP服务器。
- [Smithery](https://smithery.ai) - MCP服务器的注册和托管平台。
## 提示工程
指令编写技巧：系统提示、响应框架和可重用的提示模板。
这里关注的是**要问什么以及如何措辞**在提示层。
- [Anthropic 提示库](https://docs.anthropic.com/en/prompt-library) - Anthropic 官方提示示例。
- [awesome-chatgpt-prompts](https://github.com/f/prompts.chat) - ChatGPT 提示示例集合。
- [Claude 系统提示](https://docs.anthropic.com/en/docs/build-with-claude/prompt-engineering) - 编写有效系统提示的指南。
- [DSPy](https://github.com/stanfordnlp/dspy) - 使用基础模型而不是提示进行编程的框架。
- [fabric](https://github.com/danielmiessler/fabric) - 使用精选提示的 AI 增强人类框架。
- [LangChain Hub](https://smith.langchain.com/hub) - 社区驱动的提示和链条共享平台。
- [OpenAI 提示工程指南](https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering) - 设计可靠提示和指令模式的官方指南。
- [Promptfoo](https://github.com/promptfoo/promptfoo) - LLM 提示的测试和评估框架。
- [系统提示](https://github.com/mustvlad/ChatGPT-System-Prompts) - 各种 AI 模型的系统提示集合。
## 代理利用和评估
用于衡量代理质量和可靠性的利用、基准和评估框架。
### 基准现实检查（现实世界工具使用）
- [MCPMark（论文）](https://arxiv.org/abs/2509.24002) - 127 任务 MCP 基准；报告最佳 pass@1 为 52.56%（gpt-5-medium），几个强模型低于 30% pass@1。
- [MCPMark（排行榜）](https://mcpmark.ai/) - 现实 MCP 任务执行的模型比较。
- [τ-bench](https://arxiv.org/abs/2406.12045) - 工具代理用户基准；报告强大函数调用代理在设置中仍低于 50% 任务成功率。
- [OSWorld](https://arxiv.org/abs/2404.07972) - 开放式计算机使用基准；报告初始结果中最佳模型为 12.24%，而人类成功率为 72.36%。
- [WebArena](https://arxiv.org/abs/2307.13854) - 现实网络任务基准；报告最佳基于 GPT-4 的代理为 14.41%，而人类成功率为 78.24%。
- [GAIA](https://arxiv.org/abs/2311.12983) - 通用助手基准；原始框架报告在工具密集型问题上存在大的人类模型差距。
- [AgentBench](https://github.com/THUDM/AgentBench) - 用于评估 LLM 作为代理的多领域基准套件。
- [AgentEvals](https://github.com/langchain-ai/agentevals) - 用于评估代理轨迹和结果的评估工具。
- [AutoGen agbench](https://github.com/microsoft/autogen/blob/main/python/packages/agbench/README.md) - AutoGen 代理工作流的基准测试工具。
- [BrowserGym](https://github.com/ServiceNow/BrowserGym) - 用于训练和评估浏览器代理的类似 Gym 的环境。
- [browser-use](https://github.com/browser-use/browser-use) - 用于浏览器任务自动化和代理网络交互循环的框架。
- [Inspect AI](https://github.com/UKGovernmentBEIS/inspect_ai) - 用于可复制的 LLM 和代理评估的开源框架。
- [JailbreakBench](https://github.com/JailbreakBench/jailbreakbench) - 用于衡量语言模型和代理的越狱抵抗力的开放鲁棒性基准。
- [MCPMark](https://github.com/eval-sys/mcpmark) - 用于评估 MCP 任务上模型和代理能力的压力测试基准。
- [MLE-bench](https://github.com/openai/mle-bench) - 用于自主 ML 工程任务的基准测试框架。
- [OSWorld](https://github.com/xlang-ai/OSWorld) - 开放式桌面计算机使用代理基准环境。
- [OpenCUA](https://github.com/xlang-ai/OpenCUA) - 用于构建和评估计算机使用代理的开放基础栈。
- [Stagehand](https://github.com/browserbase/stagehand) - 用于代理 Web 工作流和可复制运行的浏览器自动化框架。
- [SWE-bench](https://github.com/SWE-bench/SWE-bench) - 用于真实 GitHub 问题任务的编码代理的规范基准。
- [Tau-Bench](https://github.com/sierra-research/tau-bench) - 用于衡量代理可靠性的现实交互基准。
- [WebArena](https://github.com/web-arena-x/webarena) - 用于浏览器代理的现实 Web 任务基准环境。
- [WorkArena](https://github.com/ServiceNow/WorkArena) - 用于基于浏览器的代理工作流的企业任务基准。
- [AgentDojo](https://github.com/ethz-spylab/agentdojo) - 用于工具使用代理的安全性和鲁棒性基准套件。
- [AppWorld](https://github.com/StonyBrookNLP/appworld) - 用于基准自主任务完成的 multi-application 环境。
- [AgentLab](https://github.com/ServiceNow/AgentLab) - 用于开发和评估 Web 代理的研究平台。
- [ALFWorld](https://alfworld.github.io/) - 用于具身规划代理的交互式长时限基准环境。
- [HELM](https://crfm.stanford.edu/helm/latest/) - 用于模型和代理行为比较的标准化评估框架。
- [GAIA 基准](https://huggingface.co/gaia-benchmark) - 用于工具使用、多步骤通用助手任务的现实基准。
- [代理利用手册（本仓库）](guides/agent-harnessing-playbook.md) - 用于基准设计、回归门控和发布准备的实用框架。
## ArXiv 深度研究地图
按本仓库中的主要类别组织的深入阅读地图。
- [ArXiv 深度研究地图（本仓库）](guides/arxiv-deep-research-map.md) - 按类别整理的论文路径，包括每个类别的必读内容、最近的关注列表以及跨框架、编码、MCP/工具使用、评估可靠性、内存、安全、多模态、量化以及链上/ DeFi 相关研究的每月刷新工作流。
## 上下文工程
系统级上下文设计：内存、检索、压缩、路由和长时限状态管理。
这里关注的是**模型何时、以何种形式获取信息**。
- [12-Factor 代理](https://github.com/humanlayer/12-factor-agents) - 用于构建可靠的生产级 LLM 代理的工程原则。
- [Anthropic：构建有效代理](https://www.anthropic.com/engineering/building-effective-agents) - 代理设计和执行循环的实用工程模式。
- [Anthropic：上下文检索](https://www.anthropic.com/engineering/contextual-retrieval) - 用于提高接地和精度的检索架构指南。
- [Anthropic：AI 代理的有效上下文工程](https://www.anthropic.com/engineering/effective-context-engineering-for-ai-agents) - 上下文组成和生命周期管理的生产指南。
- [Anthropic：长期运行代理的有效利用](https://www.anthropic.com/engineering/effective-harnesses-for-long-running-agents) - 长时限编排和可靠性的模式。
- [LangChain：代理的上下文工程](https://blog.langchain.com/context-engineering-for-agents/) - 编写、选择、压缩和隔离上下文的实用分类法。
- [Manus：AI 代理的上下文工程](https://manus.im/blog/Context-Engineering-for-AI-Agents-Lessons-from-Building-Manus) - 从构建生产自主工作流中总结的实践经验。
- [OpenAI Cookbook：开始使用评估](https://developers.openai.com/cookbook/examples/evaluation/getting_started_with_openai_evals) - 评估设置的实用演练。
- [OpenAI 评估指南](https://platform.openai.com/docs/guides/evals) - 用于构建评估循环和质量门的官方框架。
- [RAG（Lewis 等，2020）](https://arxiv.org/abs/2005.11401) - 检索增强生成的奠基论文。
- [思维链提示（Wei 等，2022）](https://arxiv.org/abs/2203.02155) - 奠基性的推理/提示技术论文。
- [迷失在中间（Liu 等，2023）](https://arxiv.org/abs/2307.03172) - 关键的长上下文失败分析论文。
- [上下文工程手册（本仓库）](guides/context-engineering-playbook.md) - 实用上下文预算、内存、检索和防漂移检查清单。
- [代理操作员趋势信号（本仓库）](guides/agent-operator-trend-signals-2026.md) - 为利用和上下文策略汇总的实践者主题。
## 神经网络和神经链接
与高级代理认知相关的神经内存、检索和图链接基础。
- [神经图灵机（2014）](https://arxiv.org/abs/1410.5401) - 基础的可微外部内存架构。
- [端到端内存网络（2015）](https://arxiv.org/abs/1503.08895) - 用于迭代推理的多跳内存查找架构。
- [可微神经计算机（2016）](https://arxiv.org/abs/1605.08582) - 用于长时限推理的增强神经内存寻址。
- [Transformer-XL（2019）](https://arxiv.org/abs/1901.02860) - 用于长上下文内存重用的分段级循环。
- [压缩变换器（2019）](https://arxiv.org/abs/1911.05507) - 用于可扩展序列保留的压缩内存层。
- [RAG（Lewis 等，2020）](https://arxiv.org/abs/2005.11401) - 规范的检索增强生成架构。
- [kNN 语言模型（2020）](https://arxiv.org/abs/1911.00172) - 推理时的非参数内存检索。
- [RETRO（2021）](https://arxiv.org/abs/2112.04426) - 用于高效知识访问的重检索架构。
- [神经贝尔曼-福特网络（2021）](https://arxiv.org/abs/2106.06935) - 用于多跳关系推理的图神经推理。
- [DeepProbLog](https://github.com/ML-KULeuven/deepproblog) - 结合感知模型和逻辑规则的神经符号框架。
- [神经链接和内存手册（本仓库）](guides/neural-linking-memory-playbook.md) - 代理内存架构和神经符号链接模式的实用指南。
## 代理的 Obsidian 架构
Obsidian 特有的架构模式和 API，用于将 vaults 用作代理内存后端。
- [高级 URI](https://github.com/Vinzent03/obsidian-advanced-uri) - 用于跨工具工作流的基于 URI 的自动化钩子。
- [Dataview](https://github.com/blacksmithgu/obsidian-dataview) - 用于结构化笔记元数据和图感知检索的查询引擎。
- [Obsidian 如何存储数据](https://help.obsidian.md/Files+and+folders/How+Obsidian+stores+data) - 规范的 vault-on-disk 模型和配置布局。
- [Juggl](https://github.com/HEmile/juggl) - 用于复杂链接拓扑工作流的高级图探索插件。
- [本地 REST API 插件](https://github.com/coddingtonbear/obsidian-local-rest-api) - 用于外部代理集成的本地 HTTP 接口。
- [Obsidian Git](https://github.com/Vinzent03/obsidian-git) - 用于可审计的代理写入的版本化 vault 操作。
- [Obsidian 插件指南](https://docs.obsidian.md/Plugins/Getting+started/Build+a+plugin) - 官方插件架构和生命周期入口点。
- [Obsidian 属性](https://help.obsidian.md/Editing+and+formatting/Properties) - 用于机器可读笔记属性的结构化元数据模式。
- [Obsidian TypeScript API（Vault）](https://docs.obsidian.md/Reference/TypeScript+API/Vault) - 用于 vault 文件的编程 CRUD 层。
- [Obsidian Vault 架构手册（本仓库）](guides/obsidian-vault-architecture-playbook.md) - 代理连接的 Obsidian 系统的参考架构和操作模式。
- [obsidian-api](https://github.com/obsidianmd/obsidian-api) - 用于插件开发的官方 API 类型定义。
## 代理安全性和鲁棒性
用于强化代理行为的安全性、红队测试和鲁棒性工具。
- [garak](https://github.com/NVIDIA/garak) - 用于安全测试的 LLM 漏洞扫描和红队测试工具包。
- [Guardrails AI](https://github.com/guardrails-ai/guardrails) - 用于 LLM 输出的验证和安全防护框架。
- [Invariant](https://github.com/invariantlabs-ai/invariant) - 用于安全和鲁棒性代理开发的防护框架。
- [JailbreakBench](https://github.com/JailbreakBench/jailbreakbench) - 用于衡量语言模型和代理的越狱抵抗力的开放鲁棒性基准。
- [llm-attacks](https://github.com/llm-attacks/llm-attacks) - 用于对抗性越狱攻击评估的参考实现和资源。
- [MCP 安全最佳实践](https://modelcontextprotocol.io/docs/tutorials/security/security_best_practices) - 用于 MCP 授权流、威胁和缓解措施的官方安全指南。
- [NeMo Guardrails](https://github.com/NVIDIA-NeMo/Guardrails) - 用于向 LLM 系统添加可编程安全性和策略防护的工具包。
- [Promptfoo](https://github.com/promptfoo/promptfoo) - 用于 LLM 系统的红队测试和鲁棒性测试工具包。
- [PyRIT](https://github.com/microsoft/PyRIT) - 用于测试生成式 AI 系统的 Python 风险识别工具。
## 代理配置和点文件
AI 编码工具的配置文件和工作流示例。
- [awesome-cursorrules](https://github.com/PatrickJS/awesome-cursorrules) -精选的 Cursor 规则文件列表。
- [Claude Code Memory Files](https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/memory) -CLAUDE.md 和项目内存的指南。
- [Claude Code Starter Configs](claude/) - 适用于 Claude Code 项目的即用 CLAUDE.md、规则、钩子和技能。
- [Codex CLI Starter Configs](codex/) - 适用于 OpenAI Codex CLI 项目的即用 AGENTS.md 和配置。
- [Cursor Starter Configs](cursorrules/) - 适用于 Cursor 项目的即用 .cursorrules 和规则文件。
- [CursorDirectory](https://cursor.directory) - 社区共享的 Cursor 规则和配置。
- [dotfiles](https://dotfiles.github.io) - 包括代理配置在内的 dotfiles 管理指南。
- [Trail of Bits Claude Code Config](https://github.com/trailofbits/claude-code-config) - 来自安全工程团队的推荐 Claude Code 默认设置和工作流。
## 技能工程和手册
用于设计、测试和交付高质量代理技能的实践资源。
- [Agent Skills Specification](https://github.com/agentskills/agentskills) - 便携代理技能包的开放格式和参考文档。
- [Anthropic：构建 Claude 技能的完整指南（PDF）](https://resources.anthropic.com/hubfs/The-Complete-Guide-to-Building-Skill-for-Claude.pdf) - 涵盖结构、触发、测试和分发的规范端到端指南。
- [anthropics/skills](https://github.com/anthropics/skills) - 官方的生产就绪技能示例和参考实现。
- [Claude 技能工程手册（本仓库）](guides/claude-skill-engineering-playbook.md) - 从 Anthropic 指南中提炼的模式、反模式、模板和故障排除方法。
- [Claude 技能快速启动检查清单（本仓库）](guides/claude-skills-quickstart-checklist.md) - 可重复的技能质量构建-测试-交付检查清单。
- [NVIDIA Agent Skills](https://github.com/NVIDIA/skills) - NVIDIA 维护的 CUDA-X 库、蓝图和平台工具的技能目录。
- [SkillsBench](https://github.com/benchflow-ai/skillsbench) - 用于衡量代理如何使用技能包的基准。
## 知识图和内存
代理内存架构、知识图和第二大脑集成。
- [Cognee](https://github.com/topoteretes/cognee) - 使用知识图的 LLM 应用的内存管理层。
- [FalkorDB](https://github.com/FalkorDB/FalkorDB) - 用于 AI 代理知识的超快速图数据库。
- [Graphiti](https://github.com/getzep/graphiti) - 用于 AI 代理的实时知识图框架。
- [GraphRAG](https://github.com/microsoft/graphrag) - 来自 Microsoft 的基于图的检索增强生成。
- [Khoj](https://github.com/khoj-ai/khoj) - 具有长期内存和知识搜索的个人 AI 助手。
- [LangMem](https://github.com/langchain-ai/langmem) - 用于构建长期代理系统的内存管理工具包。
- [LightRAG](https://github.com/HKUDS/LightRAG) - 使用图结构的简单快速 RAG 框架。
- [Mem0](https://github.com/mem0ai/mem0) - AI 助手和代理的内存层。
- [Memgraph](https://github.com/memgraph/memgraph) - 用于实时代理查询的内存图数据库。
- [Neo4j](https://github.com/neo4j/neo4j) - 广泛用于代理知识存储的图数据库平台。
- [Obsidian](https://obsidian.md) - 可用作代理内存后端的知识库和笔记应用。
- [obsidian-graph-query](https://github.com/azuma520/obsidian-graph-query) - 以编程方式查询和遍历 Obsidian 图。
- [ODIN](https://github.com/memgraph/odin) - 构建在 Memgraph 上的知识图构建工具。
- [Pinecone](https://www.pinecone.io) - 用于语义内存和检索的矢量数据库。
- [Qdrant](https://github.com/qdrant/qdrant) - 用于代理内存的高性能矢量搜索引擎。
- [txtai](https://github.com/neuml/txtai) - 适用于语义搜索和工作流的所有集成嵌入式数据库。
- [Weaviate](https://github.com/weaviate/weaviate) - 带有内置模块的矢量数据库，用于 AI 工作负载。
- [Zep](https://github.com/getzep/zep) - AI 助手和代理的内存基础设施和检索堆栈。
## Solana 智能体基础设施
用于在 Solana 上构建 AI 智能体的工具和 SDK。
- [Anchor](https://github.com/solana-foundation/anchor) - 用于构建和集成智能合约与客户端的核心 Solana 框架。
- [Awesome Solana AI](https://github.com/solana-foundation/awesome-solana-ai) - Solana 基金会精选的 AI-Solana 项目列表。
- [GOAT SDK](https://github.com/goat-sdk/goat) - 开源工具包，连接 AI 智能体到 200 多个 Solana 和 EVM 链上的链上工具。
- [Helius SDK](https://github.com/helius-labs/helius-sdk) - 用于 Solana RPC、webhooks 和 DAS API 的 TypeScript SDK。
- [Jito-Solana](https://github.com/jito-foundation/jito-solana) - 面向高级执行智能体的 MEV 感知 Solana 客户端基础设施。
- [Jupiter Swap API 文档](https://dev.jup.ag/docs/swap) - 集成 Jupiter 路由和交换的官方文档。
- [LangChain Solana 智能体工具包](https://github.com/sendaifun/solana-agent-kit) - 用于 Solana 智能体操作的 LangChain 工具。
- [Light Protocol](https://github.com/Lightprotocol/light-protocol) - 用于可扩展的链上智能体状态的 ZK 压缩。
- [Metaplex](https://github.com/metaplex-foundation/metaplex-program-library) - 用于 NFT 和数字资产的 Solana 程序，用于智能体身份。
- [Pyth Crosschain](https://github.com/pyth-network/pyth-crosschain) - 用于智能体策略的低延迟市场数据的预言机基础设施。
- [Solana Actions](https://github.com/solana-developers/solana-actions) - 区块链驱动的动作和 blinks 的规范和工具。
- [Solana 智能体架构手册（本仓库）](guides/solana-agent-architecture-playbook.md) - 生产级 Solana 智能体的参考架构、安全控制和运维检查清单。
- [Solana 智能体工具包](https://github.com/sendaifun/solana-agent-kit) - 连接 AI 智能体到 Solana 协议的工具包。
- [Solana Kit](https://github.com/anza-xyz/kit) - 用于构建高质量应用和智能体的现代 Solana 客户端 SDK 栈。
- [Solana Web3.js](https://github.com/solana-foundation/solana-web3.js) - 与 Solana 区块链交互的 JavaScript SDK。
- [Switchboard Solana SDK](https://github.com/switchboard-xyz/solana-sdk) - 用于智能体决策系统的可验证预言机和数据馈送 SDK。
- [Yellowstone gRPC](https://github.com/rpcpool/yellowstone-grpc) - 面向低延迟智能体和索引器的高吞吐量实时 Solana 数据流。
## 智能体身份和钱包
链上身份、钱包和自主 AI 智能体的信任基础设施。
- [Coinbase AgentKit](https://github.com/coinbase/agentkit) - 为 AI 智能体提供可编程钱包功能的工具包。
- [Crossmint](https://www.crossmint.com) - 智能体所有钱包和 NFT 铸造的钱包即服务。
- [EIP-1271](https://eips.ethereum.org/EIPS/eip-1271) - dapp 和智能体身份流程中合约钱包签名验证的标准。
- [EIP-4337](https://eips.ethereum.org/EIPS/eip-4337) - 启用智能体可编程智能账户的账户抽象标准。
- [EIP-4361（SIWE）](https://eips.ethereum.org/EIPS/eip-4361) - 基于钱包身份验证的 Sign-In with Ethereum 标准。
- [EIP-7702](https://eips.ethereum.org/EIPS/eip-7702) - 外部账户委托模型，实现临时类似智能账户的行为。
- [ERC-7579](https://ercs.ethereum.org/ERCS/erc-7579) - 模块化智能账户标准，支持插件式权限和执行。
- [ERC-8004](https://eips.ethereum.org/EIPS/eip-8004) - 跨链智能体身份的拟议标准。
- [Lit Protocol](https://github.com/LIT-Protocol/lit-peer) - 去中心化密钥管理和可编程签名基础设施。
- [Privy](https://www.privy.io) - 智能体身份验证的嵌入式钱包基础设施。
- [Safe](https://github.com/safe-fndn/safe-smart-account) - 面向 EVM 智能体金库的多签名智能账户。
- [Sign-In With Solana](https://github.com/phantom/sign-in-with-solana) - Solana 应用和智能体的钱包原生身份验证模式。
- [Solana 智能体身份](https://github.com/sendaifun/solana-agent-kit) - Solana 智能体工具包中的智能体钱包和身份功能。
- [Squads Protocol](https://github.com/Squads-Protocol/v4) - Solana 智能体的多签和智能账户协议。
- [Turnkey](https://www.turnkey.com) - 面向程序化钱包管理的可信密钥基础设施。
- [UCAN](https://github.com/ucan-wg/spec) - 面向去中心化智能体能力的用户控制授权。
## 智能体支付
自主智能体交易的支付协议和基础设施。
- [Awesome Agentic Commerce](https://github.com/Merit-Systems/awesome-agentic-commerce) - 智能体支付和商务协议的精选目录，包括 x402。
- [Coinbase Agentic Wallets](https://www.coinbase.com/developer-platform/discover/launches/agentic-wallets) - 面向 AI 智能体的钱包基础设施，具有可编程支出限制。
- [Google A2A x402 Extension](https://github.com/google-agentic-commerce/a2a-x402) - 通过 x402 实现的智能体到智能体协议的加密货币支付。
- [lobster.cash](https://www.lobster.cash) - Solana 上的智能体支付解决方案，集成 Visa Intelligent Commerce 和 Crossmint。
- [Request Network](https://request.network) - 面向智能体计费工作流的加密原生发票和支付请求通道。
- [Solana Pay](https://solanapay.com) - 面向 Solana 结算的开放支付标准。
- [Superfluid](https://superfluid.org) - 面向机器到机器和智能体订阅的流式支付原语。
- [x402 Foundation](https://www.x402.org) - 管理 x402 支付标准的开放协议基金会。
- [x402 Protocol](https://github.com/coinbase/x402) - 使用 402 状态码的开放 HTTP 支付协议，用于智能体到服务的支付。
## DeFi 智能体
用于去中心化金融操作的 AI 智能体和策略。
- [Autonolas](https://github.com/valory-xyz/open-autonomy) - 面向链上自主智能体服务的框架。
- [DeFi Llama API](https://defillama.com/docs/api) - 交易智能体使用的 DeFi 协议数据的开放 API。
- [Drift Protocol v2](https://github.com/drift-labs/protocol-v2) - 面向自主交易智能体的链上永续协议基础设施。
- [ElizaOS DeFi 插件](https://github.com/elizaOS/eliza/tree/main/packages) - ElizaOS 智能体的 DeFi 协议集成。
- [Gauntlet](https://www.gauntlet.xyz) - 面向 DeFi 智能体的风险管理和模拟平台。
- [Griffain](https://griffain.com) - 面向 Solana DeFi 操作的 AI 智能体平台。
- [Kamino KLend SDK](https://github.com/Kamino-Finance/klend-sdk) - 面向信用和收益分配智能体的借贷协议 SDK。
- [Lulo](https://lulo.fi) - 具有智能体友好 API 的收益优化协议。
- [Orca Whirlpools SDK](https://github.com/orca-so/whirlpools) - 面向智能体策略的 Solana 集中流动性 SDK。
- [Raydium SDK](https://github.com/raydium-io/raydium-sdk-V2) - 面向智能体驱动流动性提供的 Solana AMM SDK。
- [Virtuals Protocol](https://www.virtuals.io) - 智能体代币化和自主商业协议，跟踪智能体 GDP。
- [Yearn Vaults](https://github.com/yearn/yearn-vaults-v3) - 可用作智能体策略后端的自动收益金库。
## 量化和交易智能体
量化金融框架和 AI 驱动的交易系统。
- [BitQuant](https://github.com/OpenGradient/BitQuant) - 多智能体量化分析框架。
- [DriftPy](https://github.com/drift-labs/driftpy) - 面向 Solana 的 Python SDK，用于构建基于永久合约和风险管理的智能体。
- [FinGPT](https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinGPT) - 开源金融大型语言模型框架。
- [FinRL](https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL) - 面向量化金融的深度强化学习库。
- [Freqtrade](https://github.com/freqtrade/freqtrade) - Python 中的开源算法交易机器人。
- [Hummingbot](https://github.com/hummingbot/hummingbot) - 开源做市和套利机器人。
- [Lean](https://github.com/QuantConnect/Lean) - QuantConnect 的算法交易引擎。
- [NautilusTrader](https://github.com/nautechsystems/nautilus_trader) - Rust 和 Python 中的高性能算法交易平台。
- [Phoenix v1](https://github.com/Ellipsis-Labs/phoenix-v1) - 面向低延迟执行智能体的链上中央限价订单簿协议。
- [Qlib](https://github.com/microsoft/qlib) - 来自微软的 AI 导向量化投资平台。
- [TradingAgents](https://github.com/TauricResearch/TradingAgents) - 模拟交易公司的多智能体 LLM 框架。
- [VectorBT](https://github.com/polakowo/vectorbt) - 交易策略的快速回测和分析库。
- [Zipline](https://github.com/stefan-jansen/zipline-reloaded) - Python 算法交易库，用于回测。
## 智能体可观察性和测试
AI 智能体的调试、跟踪、评估和测试工具。
- [AgentOps](https://github.com/AgentOps-AI/agentops) - 面向智能体工作流的监控、成本跟踪和基准测试。
- [Braintrust](https://www.braintrust.dev) - 面向 AI 产品的评估和可观察性平台。
- [DeepEval](https://github.com/confident-ai/deepeval) - 开源 LLM 评估框架。
- [Helicone](https://github.com/Helicone/helicone) - 开源 LLM 可观察性和监控平台。
- [LangFuse](https://github.com/langfuse/langfuse) - 面向 LLM 工程的可观察性和评估平台。
- [LangSmith](https://smith.langchain.com) - 面向 LLM 应用的调试、测试和监控平台。
- [LiteLLM](https://github.com/BerriAI/litellm) - 具有日志记录、成本跟踪和路由控制的 LLM 网关和代理。
- [OpenAI Evals](https://github.com/openai/evals) - 用于评估 LLM 系统的框架和基准注册表。
- [OpenLLMetry](https://github.com/traceloop/openllmetry) - 面向 LLM 应用的 OpenTelemetry 可观察性。
- [Opik](https://github.com/comet-ml/opik) - 面向 LLM 和智能体跟踪、评估和监控的开源平台。
- [Phoenix](https://github.com/Arize-ai/phoenix) - 来自 Arize 的开源 AI 可观察性平台。
- [Portkey](https://github.com/Portkey-AI/gateway) - 具有可观察性、缓存和备用路由的 AI 网关。
- [SigNoz](https://github.com/SigNoz/signoz) - 面向跟踪、日志和指标的 OpenTelemetry 原生可观察性平台。
- [TruLens](https://github.com/truera/trulens) - 面向 LLM 和智能体实验的开源评估和跟踪框架。
- [Weave](https://github.com/wandb/weave) - 来自 W&B 的用于跟踪和评估 LLM 应用的工具包。
## 研究论文
有关 AI 智能体、多智能体系统和智能体基础设施的精选论文。
- [大型语言模型智能体调查](https://arxiv.org/abs/2308.11432) - 面向 LLM 智能体的综合调查。
- [ArXiv 深度研究地图（本仓库）](guides/arxiv-deep-research-map.md) - 跨框架、编码、MCP/工具使用、内存、安全、多模态和量化/链上邻域的分类阅读地图。
- [Awesome AI Agent Papers](https://github.com/VoltAgent/awesome-ai-agent-papers) - 不断更新的智能体研究论文集。
- [思维链提示](https://arxiv.org/abs/2201.11903) - 语言模型推理的基础论文。
- [生成智能体](https://arxiv.org/abs/2304.03442) - 在沙盒中模拟人类行为的 LLM 驱动智能体。
- [MemGPT](https://arxiv.org/abs/2310.08560) - 面向 LLM 上下文窗口的操作系统启发内存管理。
- [ReAct](https://arxiv.org/abs/2210.03629) - 语言模型中推理和行动的协同作用。
- [Reflexion](https://arxiv.org/abs/2303.11366) - 具有语言强化学习的语言智能体。
- [新兴 AI 智能体架构景观](https://arxiv.org/abs/2404.11584) - 多智能体设计模式调查。
- [Toolformer](https://arxiv.org/abs/2302.04761) - 自动学习使用工具的语言模型。
- [Voyager](https://arxiv.org/abs/2305.16291) - 开放式具身智能体，具有 LLM 驱动的课程。
## 社区
论坛、Discord 服务器、新闻通讯和社交账号。
- [AI 智能体 Discord 服务器](https://discord.gg/crewai) - CrewAI 社区 Discord。
- [Anthropic Discord](https://discord.gg/anthropic) - Anthropic 官方社区。
- [ElizaOS Discord](https://discord.gg/elizaos) - ElizaOS 智能体构建者社区。
- [LangChain Discord](https://discord.gg/langchain) - LangChain 开发社区。
- [Latent Space Podcast](https://www.latent.space) - 涵盖 AI 工程和智能体的播客。
- [r/artificial](https://www.reddit.com/r/artificial/) - AI 讨论和新闻的子版块。
- [r/LocalLLaMA](https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/) - 本地 LLM 部署和智能体实验社区。
- [Solana AI Discord](https://discord.gg/solana) - 具有 AI 频道的 Solana 开发社区。
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## 贡献
欢迎贡献。在打开拉取请求之前，请阅读[贡献指南](CONTRIBUTING.md)。每个拉取请求关注一个资源，以保持审查证据清晰。
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### 支持项目
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Solana：`2k1oq9U99mwy4gm8P2hXPJoZusoXQCpFs35EEf5Ve73y`
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由 [0xNyk](https://github.com/0xNyk) 构建和维护。有关智能体基础设施、交易系统和 Solana 产品工作，请访问 [Builderz](https://builderz.dev)。
在 [CC0 1.0 Universal](LICENSE) 下发布。
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