MCP 与工具调用
Metronix Memory
mtrnix/metronix-memory
面向 AI 代理的自托管内存基础设施，具备 MCP 原生集成、混合 RAG、时序知识图谱和本体层，专为本地模型友好性及持久的、代理作用域上下文而设计。
★ 39⑂ 7Python
ToolAI.io · GitHub 频道
GitHub 上的 AI 项目目录
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
MCP 与工具调用
AI Brain Starter
mycelium-hq/ai-brain-starter
一款为 Claude Code 打造的操作系统与验证工具，提供持久记忆、问责机制、日志记录和知识图谱功能，确保上下文在跨会话中不断累积而非损坏。
★ 33⑂ 25Python
智能体与多智能体
PwrAgent
pwrdrvr/pwragent
一款在笔记本电脑本地运行的开源桌面编码代理，可通过 Telegram、Discord、Slack、Mattermost、飞书、Lark 或 LINE 等消息平台进行远程驱动。
★ 29⑂ 4TypeScript
MCP 与工具调用
human
gethuman-sh/human
一个开源的 AI 软件工厂，将工单、文档、设计和分析整合到安全的流水线中，通过 Claude 驱动的代理输出可交付的代码。
★ 62⑂ 6Go
评估、可观测性与安全
garak：LLM vulnerability scanning
NVIDIA/garak
ToolAI 对 NVIDIA/garak 的客观项目介绍。the LLM vulnerability scanner
★ 8.8K⑂ 1.2KPython
智能体与多智能体
claude-agent-sdk-python：Python SDK for agent applications
anthropics/claude-agent-sdk-python
ToolAI 对 anthropics/claude-agent-sdk-python 的客观项目介绍。An open-source project focused on python sdk for agent applications.
★ 7.9K⑂ 1.2KPython
LLM 与基础模型
Qwen3：Open-weight multilingual language models
QwenLM/Qwen3
ToolAI 对 QwenLM/Qwen3 的客观项目介绍。Qwen3 is the large language model series developed by Qwen team, Alibaba Cloud
★ 27.5K⑂ 2KPython
评估、可观测性与安全
evals：Model evaluation framework
openai/evals
ToolAI 对 openai/evals 的客观项目介绍。Evals is a framework for evaluating LLMs and LLM systems, and an open-source registry of benchmarks
★ 19.2K⑂ 3.1KPython
LLM 与基础模型
Qwen3-Coder：Code-focused language models
QwenLM/Qwen3-Coder
ToolAI 对 QwenLM/Qwen3-Coder 的客观项目介绍。Qwen3-Coder is the code version of Qwen3, the large language model series developed by Qwen team
★ 16.8K⑂ 1.2KPython
推理、部署与运行时
TensorRT-LLM：Optimized LLM inference
NVIDIA/TensorRT-LLM
ToolAI 对 NVIDIA/TensorRT-LLM 的客观项目介绍。TensorRT LLM provides users with an easy-to-use Python API to define Large Language Models (LLMs) and supports state-of-the-art optimizations to perform inference efficiently on NVIDIA GPUs. TensorRT LLM also contains components to create Python and C++ runtimes that orchestrate the inference execution in a performant way
★ 14.4K⑂ 2.7KC++
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