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GitHub 上的新 AI 项目

一个基于事实的 LLM、智能体、MCP、RAG 和 AI 开发项目索引;每个条目均包含许可证、设置、下载、截图及相关资源。

公开仓库数据

项目索引

27 项目
EvalScope 的截图
RAG 与知识系统

EvalScope

modelscope/evalscope

一个轻量且可定制的大模型(LLM、VLM、AIGC)评测与性能基准测试框架。

★ 3.2K⑂ 440Python
Apache-2.0Q98
Neo.mjs 的截图
MCP 与工具调用

Neo.mjs

neomjs/neo

一个自我进化的软件有机体,将多线程前端应用引擎与端到端 AI 工程团队相结合,通过跨模型群体协作、持久化记忆和运行时应用具身化来运作。

★ 3.3K⑂ 231JavaScript
MITQ98
ReMe:面向智能体的记忆管理工具包 的截图
智能体与多智能体

ReMe:面向智能体的记忆管理工具包

agentscope-ai/reme

ReMe 是一个本地优先的 AI 智能体记忆层,可将对话与资源转化为可读、可编辑且可搜索的 Markdown 记忆文件。

★ 3.3K⑂ 283Python
Apache-2.0Q98
Potpie 的截图
智能体与多智能体

Potpie

potpie-ai/potpie

Potpie 将代码库和软件开发生命周期转化为供 AI 代理使用的动态上下文图,通过索引代码、结构、决策、源码历史和团队知识,实现具备上下文感知的编码、规划和调试。

★ 5.5K⑂ 642Python
Apache-2.0Q98
Genkit:用于构建智能体 AI 应用的开源框架 的截图
智能体与多智能体

Genkit:用于构建智能体 AI 应用的开源框架

genkit-ai/genkit

Genkit 是一个开源框架,由 Google 的 Firebase 团队构建并在生产环境中使用,用于开发全栈 AI 驱动的应用程序。它提供跨语言 SDK 和统一 API,用于集成各种 AI 模型,以构建聊天机器人、自动化工作流和推荐系统。

★ 6.3K⑂ 816TypeScript
Apache-2.0Q98
LanceDB 的截图
RAG 与知识系统

LanceDB

lancedb/lancedb

一个开源、对开发者友好的嵌入式检索库和多模态 AI 湖仓一体平台,专为快速、可扩展且可用于生产的向量搜索而设计,基于 Lance 列式格式构建。

★ 11.1K⑂ 994Rust
Apache-2.0Q98
BISHENG 的截图
智能体与多智能体

BISHENG

dataelement/bisheng

BISHENG 是一个开源的 LLM 应用 DevOps 平台,面向下一代企业级 AI 应用,提供 GenAI 工作流编排、RAG、Agent 管理以及企业级系统管控等全面功能。

★ 11.8K⑂ 1.9KPython
Apache-2.0Q98
LangChain4j 的截图
MCP 与工具调用

LangChain4j

langchain4j/langchain4j

一个符合 Java 习惯的开源 JVM 库,用于构建基于大语言模型(LLM)的应用程序。它为流行的 LLM 提供商和向量存储提供了统一的 API,并支持工具调用、MCP、智能体和 RAG。

★ 12.8K⑂ 2.4KJava
Apache-2.0Q98
promptfoo 的截图
智能体与多智能体

promptfoo

promptfoo/promptfoo

一个用于评估、测试和红队测试 LLM 应用、RAG 和 Agent 的开源 CLI 和库。它支持通过声明式配置进行模型并行对比,并支持 CI/CD 集成和漏洞扫描。

★ 23.9K⑂ 2.2KTypeScript
MITQ98
OpenViking:面向 AI 智能体的自进化上下文数据库 的截图
智能体与多智能体

OpenViking:面向 AI 智能体的自进化上下文数据库

volcengine/openviking

OpenViking 是一个开源上下文数据库,将智能体记忆、知识 RAG 和技能统一到一个虚拟文件系统中,使 AI 智能体能够使用类文件系统协议确定性地浏览和检索上下文。

★ 28K⑂ 2.2KPython
AGPL-3.0Q98
Graphiti:为 AI 智能体构建时序上下文图 的截图
智能体与多智能体

Graphiti:为 AI 智能体构建时序上下文图

getzep/graphiti

Graphiti 是由 Zep 开发的一个开源 Python 框架,用于构建和查询时序上下文图。它能自主将结构化和非结构化数据转换为动态知识图,跟踪事实随时间变化的有效性,保留溯源信息,并为 AI 智能体提供混合检索能力。

★ 29.5K⑂ 3KPython
Apache-2.0Q98
LightRAG:简单快速的检索增强生成 的截图
RAG 与知识系统

LightRAG:简单快速的检索增强生成

hkuds/lightrag

一个轻量级的、基于图的检索增强生成(RAG)框架,采用双层架构,结合知识图谱和向量嵌入,以实现高效的索引、低成本的增量更新和高质量的上下文检索。

★ 38.4K⑂ 5.4KPython
MITQ98

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