用途：该框架定义了一套通用设计思想与规范，用于把网站、文档、文本数据等多种非结构化信息，自主转换为 AI 可解释、可利用的结构化格式，并持久化为 YAML、JSON 等文档。
主要能力：处理 URL、文本、文件等多种输入源；解析内容逻辑结构并分层；按相关性分组与摘要；自主发现并追踪新的相关信息源（爬取）；按指定格式持久化结构化数据。
使用方式：框架给出智能体规范，包含输入 schema（source_specification 的 source_type 可选 url_list、raw_text、file_path、mixed，以及 processing_options 中的输出目录、爬取配置、内容抽取配置、输出格式配置）、自主工作流（初始化、主循环中的内容获取、结构抽取、新源发现、最终化）、工具定义（web_content_fetcher、llm_structure_extractor、url_discovery_engine、file_system_manager）、错误处理策略与成功标准。另附信息源分析模板（概述、导航结构、内容组织、URL 结构、元数据、抽取建议）和专家画像模板（目的背景、现状、关键学习与原则、方法与模式、工具与资源）。执行示例以 YAML 展示任务定义与预期输出目录结构。
适用场景：需要将多来源非结构化资料整理为 AI 可用结构化上下文的场景。
限制：资料未提供具体安装命令、代码实现、收费与平台信息，暂未提供。