AgentScope 2.0：把可觀測、多代理與部署能力放進同一個 Python Agent Framework
AgentScope 2.0 不只提供模型呼叫，而是把 Agent runtime、工具、事件串流、上下文、權限、記憶、sandbox 與 agent service 組合在同一套 Python 框架中。本文從架構、快速開始、多 Agent、A2A 與部署取捨，整理它適合哪些實際應用。
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共 6 篇文章
AstrBot：把多平台聊天、Agent 與插件生態接成一站式 AI 應用平台
AstrBot 是一個以 Python 建構的開源多平台 Agent 聊天機器人與開發框架，將大型語言模型、多模態、MCP、知識庫、插件、WebUI 與多種即時通訊平台整合在同一個可部署環境。本文從架構定位、功能邊界、部署方式與安全注意事項出發，帶你判斷它是否適合用來打造個人助理、客服或團隊知識入口。
CrewAI：用 Crews 與 Flows 把多代理實驗推進可控的生產工作流
CrewAI 把多代理應用拆成兩個互補層：用 Crews 處理角色化 Agent 協作，用 Flows 管理事件、狀態、分支與副作用。本文從最小 Flow 開始，示範如何把 Crew 放進流程，並整理走向生產環境時必須補上的驗證、觀測與權限邊界。
nanobot：把自架個人 AI Agent 變成可長駐的工作台
HKUDS/nanobot 是以 Python 開發的可自架個人 AI Agent framework，整合 WebUI、CLI、聊天通道、工具、長期記憶、MCP、子代理、排程與 OpenAI-compatible API。本文從 Agent loop、快速上手、自架邊界與工程化檢查點，整理它如何從聊天機器人走向可長駐的工作台。
Scrapling：用自適應選擇器把 Web Scraping 從一次性腳本升級成可持續爬蟲
Scrapling 是一個以 Python 打造的自適應 Web Scraping framework，從 HTML parser、瀏覽器 fetcher 到可暫停續跑的 spider 與 MCP server 都整合在同一套 API。本文拆解它如何面對網站結構變動，並用可執行範例建立一個從單頁擷取到並行爬取的實作流程。
CowAgent：把 AI 助理變成可長期運作的 Agent Harness
CowAgent 是一個開源 Agent Harness，將任務規劃、工具迴圈、長期記憶、主題知識庫、Skills、MCP、多模型與多通道整合在同一個可長期運作的 AI 助理 runtime。