基于 LLM 的知识抽取与演化框架：一条命令将非结构化文档转化为持久化、强类型的「知识抽象」——从简单的集合与 Pydantic 模型，到知识图谱、超图乃至时空图。内置 10+ 抽取引擎（GraphRAG、LightRAG、Hyper-RAG、KG-Gen 等）、80+ 零代码 YAML 模板，支持增量演化与 Obsidian 导出。曾登 GitHub Trending 全球第二。

首个超图计算工具箱：基于 PyTorch 的图/超图神经网络深度学习库，支持低阶与高阶消息传递（顶点到顶点、顶点到超边、超边到顶点、顶点集到顶点集等），内置 Auto-ML 超参自动调优模块。已被下载 5 万余次，被全球 24 个国家 200 余家研究机构与企业使用。

轻量级超图数据库：原生支持高阶关联的存储与查询，内置超图可视化，为超图结构化知识提供持久化底座。

面向 AI 智能体的自整合语义记忆层：Pydantic schema 优先设计，智能去重与 FAISS 向量检索，让智能体记忆自我组织。

灵活的 AI-ready 可视化引擎：交互式图/超图探索，弥合静态可视化与 AI 驱动动态分析之间的鸿沟，支持对话式交互。

纯 Python 的 KFB（KFBio）数字病理切片读取库，提供与 OpenSlide 完全兼容的 API，无需原生依赖即可无缝替换。

纯 Python 的 MRXS（3DHISTECH MIRAX）全切片图像读取库，OpenSlide 兼容 API，无需厂商 SDK 即可跨平台读取。

面向 H&E 与多标记 IHC 的全切片图像对齐流程：刚性 + 非刚性配准，在十亿像素级 WSI 上实现多染色空间对齐，支撑肿瘤微环境空间解析。

基于 DeepLIIF 的全切片（SVS/KFB）IHC 快速推理库：分块批量推理，在 WSI 尺度上实现虚拟免疫组化染色。