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AI-Trader 是一个开源的 Python 框架，通过基于配置的 YAML 文件和 AI 助手集成，简化了跨多个市场的算法交易策略的回测和优化。

本文介绍了一个开源的A2A实验，五名AI智能体组成的陪审团审议一起机器人出租车事故，表明直接的智能体间通信可以翻转集体判决，同时通过事件账本让影响路径可检查。

AutoCause是一个开源Python框架，可在环境时间序列因果发现中自动化专家决策，封装多种因果发现方法，并提供可审计、可重复的分析。该框架在来自合成和真实世界基准的145个数据集上进行了评估。

Pathway 团队开源的 llm-app 是一个用于构建企业级 RAG 系统的框架，支持实时数据同步、内置向量检索，并配有现成的云模板，GitHub 上已获 5.9 万+ Star。

DeepEval 是一个用于评估 LLM 应用的开源 Python 框架，提供现成的评估指标、Pytest 风格的工作流程以及 CI/CD 支持。

NVIDIA 面向对象代理 (NOOA) 提出了一种 Python 框架，其中代理是 Python 对象，方法作为动作，文档字符串作为提示，从而利用熟悉的编程范式实现可靠、可测试的 AI 代理。

Pipecat是一个开源的Python框架，用于构建实时语音AI Agent，处理语音识别、文本转语音、对话逻辑，并支持多个AI服务提供商。

Apache Burr 是一个开源的 Python 框架，用于构建可靠且可观测的 AI 智能体和应用程序，提供状态管理、人在回环以及内置的可观测性。

这是一个纯Python的自进化AI框架，包含64个模块，覆盖记忆、知识图谱、联邦学习等功能，无需额外库即可运行。

DSPy 有了新的首页和文档以简化上手流程，并即将发布重大的 DSPy 4.0 版本，包含激进的新想法。

Capsule 是一个 Python 框架，为 AI 应用提供基础设施原语，如沙箱、认证、会话管理、集成和支付，旨在简化部署和迭代。

Vision Agents 是一个开源Python框架，用于构建处理实时视频和音频的多模态AI智能体。它利用MediaPipe使对话智能体能够根据面部表情和目光方向调整语音。

Adala 是一个开源框架，用于构建自主数据标注智能体，这些智能体通过与基准数据集和 LLM 运行时交互，迭代式地学习技能。