今天的五个项目覆盖了 Agent 开发的多个维度：浏览器自动化、Java 生态 AI 框架、物理机器人、安全逆向工程、创意设计自动化。每一个都在解决真实场景中的痛点，且全部在近一周内有活跃更新。
🛠️ 1. citrolabs/ego-lite
- 🔗 github.com/citrolabs/ego-lite
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- 💬 专为 AI Agent 打造的高速浏览器，支持共享已登录浏览器状态
ego-lite 是一款用 JavaScript 编写的轻量级浏览器引擎，核心卖点是将你的「已登录浏览器会话」直接共享给 AI Agent，无需重新处理 Cookie、验证码和登录流程。这意味着 Agent 可以直接操作你已登录的网页，执行表单填写、数据抓取、多步骤交互等任务。项目采用 MIT 协议，提供 DesktopCommander 风格的 API 接口，支持与 Claude、GPT 等主流 LLM 集成。对于需要构建 Web 自动化 Agent 的开发者来说，解决了「登录态共享」这一长期痛点，是 Browser Use 和 Stagehand 之外的轻量替代方案。
🛠️ 2. opensolon/solon-ai
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- 💬 Java 生态的 AI 应用开发框架，支持 LLM 工具调用、RAG、MCP、Agent 编排
solon-ai 是 Solon 框架生态（国产高性能 Java 微服务框架）推出的 AI 应用开发层，为 Java 开发者提供了一套完整的 AI Agent 构建工具链。框架支持 LLM 工具调用（Function Call）、RAG 检索增强生成、MCP 客户端与服务端、Agent-ReAct 推理模式和 Team-Agent 多智能体协作。采用 Apache-2.0 协议，兼容 Java 生态主流技术栈。对于大量使用 Java/Spring 的企业级团队，这是将 AI Agent 能力引入现有后端系统的低门槛方案，尤其适合国内 Java 开发者社区使用，文档和示例对中文开发者友好。
🛠️ 3. RobotecAI/rai
- 🔗 github.com/RobotecAI/rai
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- 💬 面向物理 AI 机器人的 Agent 框架，基于 ROS 2 实现复杂动作编排
RAI（Robotec AI）是一个供应商无关的具身智能 Agent 框架，专注于将 LLM/VLM 的推理能力接入物理机器人系统。框架深度集成 ROS 2 工具链，支持多模态感知、多智能体协调和复杂动作编排，覆盖从感知到决策到执行的完整链路。项目采用 Apache-2.0 协议，已在实际机器人场景中验证。随着具身智能在 2026 年成为 AI 领域热点，RAI 为希望在机器人领域应用大模型能力的开发者提供了开箱即用的框架，填补了软件 Agent 与硬件机器人之间的鸿沟。
🛠️ 4. LING71671/open-reverselab
- 🔗 github.com/ling71671/open-reverselab
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- 💬 Agent 原生逆向工程实验室，内置 197 篇知识库 + MCP 工具 + CTF 自动化
open-reverselab 是一个将 AI Agent 能力深度融入逆向工程工作流的开源项目。它内置了 197 篇逆向工程知识库文章，集成了 Ghidra、Frida、x64dbg 等主流逆向工具的 MCP 接口，并提供了 APK 分析、PE 分析、CTF 解题的自动化工作流。项目采用 GPL-3.0 协议，覆盖 Android 逆向、iOS 逆向、二进制分析、恶意软件分析、数字取证等多个方向。对于安全研究人员和 CTF 选手来说，这是一个将 LLM 的代码理解能力与专业逆向工具结合的实战平台，显著降低了逆向工程的学习门槛和重复劳动。
🛠️ 5. alisaitteke/photoshop-mcp
- 🔗 github.com/alisaitteke/photoshop-mcp
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- 💬 Adobe Photoshop 的 MCP Server，50+ 工具让 AI 助手直接控制 PS
photoshop-mcp 是一个 TypeScript 实现的 MCP Server，将 Adobe Photoshop 的完整功能暴露为 AI 可调用的工具集。通过 ExtendScript 桥接，AI 助手（如 Claude）可以直接在 Photoshop 中执行图层操作、滤镜应用、批量图片编辑、图形设计等 50+ 种操作，支持 macOS 和 Windows 双平台。项目将创意设计工作流与 AI Agent 深度整合，设计师可以用自然语言描述需求，由 Agent 自动完成 Photoshop 中的复杂操作链。这是 MCP 协议在创意软件领域的代表性应用，展示了 Agent 能力从代码工具向设计工具的延伸。
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📡 数据源：GitHub Search API（5 路并行查询）
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