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OpenAI 官方轻量 Agent 框架：以 Agent、Handoff（任务移交）、Guardrail（安全护栏）三个原语构建多 Agent 系统，代码量少、心智负担低，是 Swarm 的生产级继任者。OpenAI's lightweight agent framework built on three primitives — agents, handoffs and guardrails — the production-ready successor to Swarm.
以数据为中心的 LLM 框架：RAG 索引、检索、文档解析能力业界最全，现已扩展出 Agent 工作流（Workflows），是知识库类应用的首选底座。The data-centric LLM framework: the richest RAG indexing/retrieval toolchain, now extended with agent workflows.
Pydantic 团队出品的 Agent 框架：用类型注解约束模型输出，把「结构化输出 + 依赖注入 + 可测试」做到极致，工程化程度高，适合严谨的后端项目。Agent framework from the Pydantic team: typed, validated outputs with dependency injection and testability — built for serious backend engineering.
最流行的 LLM 应用开发框架，提供链式调用、Agent 编排、工具调用与 RAG 全套能力，Python 与 JS 双语言生态，适合快速搭建各类 AI Agent 应用。The most popular framework for building LLM applications: chains, agent orchestration, tool calling and RAG out of the box, in both Python and JavaScript.
让 LLM 在你本机直接写并执行代码的自然语言界面：数据分析、批量文件处理、系统操作，一句话搞定，注意执行前审查代码。A natural-language interface that lets LLMs write and run code locally — data analysis, batch file ops and system tasks.
最流行的 Python MCP Server 开发框架，几行装饰器即可把函数发布为 MCP 工具，开发效率极高。The popular Pythonic framework for building MCP servers — expose functions as tools with a few decorators.
让 AI Agent 直接「使用浏览器」的 Python 库：视觉+DOM 双通道理解页面，网页操作任务成功率业界领先。Python library that lets agents drive a browser visually and via DOM — state-of-the-art on web task benchmarks.