Agent Development Kit (ADK)
用 Python 工具、任务委派与工作流运行时构建 Agent。
框架与模型权重需要集成、配置或算力。使用前应确认所需运行时及支持模型,不能仅凭仓库存在便认为可以直接使用。
分别核实项目、模型及依赖许可。免费客户端或仓库不保证免费推理、商用许可或托管服务。
按字母顺序浏览。打开产品即可查看其来源和限制。
用 Python 工具、任务委派与工作流运行时构建 Agent。
让编程 Agent 通过 CDP 操作获授权的浏览器。
通过 Python 库或 CLI 运行模型驱动的浏览器任务。
通过面向 Agent 的 CLI 调用 Cloudflare API,并返回 JSON。
存储文档向量,为 AI 应用检索匹配记录。
从文档与 Agent 上下文构建可查询的图谱记忆。
将允许访问的网页转为用于检索和 AI 流水线的 Markdown。
通过本地网页界面运行基于插件的 Agent 执行框架。
通过兼容推理栈运行 DeepSeek 的混合专家语言模型。
从非结构化文本提取图谱上下文,用于 LLM 问答。
在受控环境运行 Agent 基准测试并收集评估记录。
通过统一会话与任务 API 接入多个编程执行框架。
路由模型请求,并检查 LLM 调用轨迹、延迟与记录成本。
通过 Hunyuan3D-2 流水线生成三维网格与纹理。
组合模型调用、工具与检索组件,构建 AI 应用。
为已接入的 AI 应用追踪调用、评估结果并管理提示词版本。
运行带原生 Agent 模式与可重放脚本的无头浏览器。
使用 C++ 推理运行时在本地运行支持的语言模型权重。
为已安装的编程 Agent 选择模型,并通过本地网关路由。
为连接模型的助手提取与检索持久上下文。
通过参考 MCP 服务器,向兼容客户端提供工具与资源。
下载支持的模型,并提供本地聊天或模型 API 响应。
在 Python 中定义具有工具、交接、会话、护栏与调用追踪的 Agent。
在可检查的虚拟文件系统中组织 Agent 知识、记忆与技能。
从图像和 PDF 中提取识别文字与文档结构。
存储带附加数据的向量,并通过支持过滤的相似度搜索 API 查询。
部署 Qwen3 语言模型检查点,用于文本生成与推理。
通过 Qwen 的视觉语言检查点处理文本、图像与视频。
通过本地桌面与训练工具运行并微调支持的模型。
在本地转录音频,并执行支持的语音翻译。