Agent Squad
Agent Squad 是一个轻量级、开源的多 Agents 框架，用于协调多个 AI Agents 处理复杂对话。它支持 Python 和 TypeScript 两种语言，具备智能意图分类、灵活的 Agent 响应（流式与非流式）、上下文管理等功能，并提供模块化安装和可扩展架构。适用于智能客服、旅行规划、企业助手等场景，帮助开发者快速构建高效的多 Agents 系统。
Agent
News Agents
News Agents是一个基于终端的新闻聚合与摘要系统，利用Amazon Q CLI作为Agent框架，通过Model Context Protocol（MCP）解析RSS新闻源，并借助tmux实现多任务监控。系统从多个新闻源抓取文章，分配给多个子Agents并行处理，生成简洁摘要并汇总到main-summary.md文件中，提供高效、个性化的新闻阅读体验。
Pocket Flow
Pocket Flow 是一个极简的 LLM（大型语言模型）框架，仅用 100 行代码实现。它具有轻量级、无依赖、无厂商锁定的特点，支持多 Agents、工作流、检索增强生成（RAG）等功能，帮助开发者快速构建基于 LLM 的应用程序。基于 Agentic Coding 范式，AI Agents 协助开发，提升效率。适用于多种编程语言，适合希望用极简方式开发 LLM 应用的开发者。
SearchAgent
SearchAgent-X是由南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校（UIUC）研究人员开发的高效推理框架，旨在提升基于大型语言模型（LLM）的搜索Agent效率。通过高召回率的近似检索、优先级感知调度和无停顿检索等技术，显著提高系统吞吐量（1.3至3.4倍），降低延迟（降至原来的1/1.7至1/5），同时保持生成质量。该框架优化资源利用率，适用于智能客服、搜索引擎、企业知识管理等多种场景，为复杂A
