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面向 agent、LLM 和 ML 模型的开源 AI 工程平台，支持调试、评估、监控和优化生产级 AI 应用。

三省六部制多 Agent 编排系统，内置 9 个专业 Agent 与实时仪表盘。

本地优先的 AI 工作区，支持多 Agent 对话、编程与可视化工作流，提供桌面端和 Web 端。

在 Codex 中像原生模型一样调用 ChatGPT Web（含 Pro），支持上下文、工具、流式传输和图像，不耗 Codex 配额。

基于 AI 的逆向工程助手，通过 MCP 将 IDA Pro 与大语言模型连接。

兼具出色 LLM 性能的 RNN 架构，支持像 Transformer 一样并行训练，融合二者优势。

用于构建与优化高质量数据集及视觉 AI 模型的工具平台。

微软开源的大规模自监督预训练研究项目，跨越多种任务、语言和模态。

兼具简单、兼容与健壮性的 Python SQL 数据库交互库。

用于 Python 统计建模和计量经济学的开源库。

SynapseML（原 MMLSpark）是基于 Apache Spark 的分布式机器学习库，主要解决大规模数据下构建 ML 流水线复杂度高的问题。它无缝兼容 SparkML API，支持在弹性集群上分布式训练，覆盖文本分析、计算机视觉、异常检测及深度学习等任务，并支持 Python、Scala 等多语言调用。

AI 开发者平台，用于训练、微调模型，覆盖从实验跟踪到生产部署的全流程管理。

面向 AI Agent 的本地控制平面，支持跨模型路由、能力融合与工具编排。

单张 4GB 显卡即可运行超大规模 LLM 的轻量化推理框架。

让数据分析师和工程师能运用软件工程最佳实践进行数据转换。

免费跨平台、本地优先的数据库客户端与 SQL 工作区，支持 40+ 种数据库。

免费本地工具，支持按模型、项目和任务追踪 37 款 AI 编程工具与 Agent 的 token 用量及费用。

统一的批处理与流式数据处理编程模型。

为 Postgres 增强现代数据模型、图查询、Auth 与 AI 解决方案等能力。

Google Research 推出的预训练时间序列基础模型，专用于时序预测。