Agent 与自动化81
uroshp/scout-ci · Self-verifying AI competitive intelligence tool for PMM/GTM teams — every claim sourced, unverifiable claims cut and logged.
Agent Scout 是一个面向产品营销（PMM）与上市（GTM）团队的竞争情报工具：给定竞争对手（可选加上自家公司和关注领域），生成包含执行摘要、作战卡（battlecard）、异议处理等内容的战略简报。其特点是每条事实性主张都对照公开来源进行核验，无法核实的内容会被删除并记录在可见的 Cut Log 中；核验过程是确定性的、与模型无关的独立代码重新抓取来源并确认引用证据存在。v2 版本由模型驱动的工具调用循环编排（Opus 编排，Sonnet 子代理研究/核验），作战卡会由每日代理监控并仅在判断变化具有实质性时更新。仓库包含 v1（固定 generate→verify→render 流水线）与 v2（Agent Scout 代理式版本）两代实现，二者各自独立可运行。
知识库与 RAG82
Wizapply/OpenGeekLLMChat · 日本語のギークのためのllama.cppローカルLLMチャットブラウザクライアント。
OpenGeekLLM 是一个以浏览器为界面的本地 LLM 聊天应用，通过启动 llama.cpp 的 llama-server 子进程完成推理，数据默认保留在本地、不向云端发送。它在聊天之外集成了 Agentic RAG、DuckDuckGo 联网搜索、服务器文件读写、Google Drive 读写、可选的外部 LLM 兜底，以及把 PDF 或网页经 OCR / HTML 清洗后自动登记进持久 RAG 的能力。项目强调精简依赖与易改造：服务端为单个 server.js（仅 express 与 ws），前端为单页 React，无需构建工具。
Agent 与自动化83
sjsu-masters-projects/medi-agent · Patient app and clinician dashboard over a FastAPI backend, where LangGraph agents triage incoming chat, pull structured data out of uploaded medical documents, and answer medication questions from retrieved FDA label text.
MediAgent 是一个双门户医疗平台，包含患者端 PWA 与临床医生端 PWA，后端基于 FastAPI，并使用 LangGraph/ADK 智能体对聊天进行分流、从上传的医疗文档中提取结构化信息，并基于检索到的 FDA 药品说明书文本回答用药问题。功能覆盖文档上传与 OCR、带引用的信息抽取、患者助手（文本与语音，支持 en-US 与 es-MX，引用 MedlinePlus、DailyMed、RxNorm）、临床医生审核的护理计划、预约与双向消息、通知中心、SMART on FHIR 沙盒导入以及临床医生仪表盘与 Naranjo ADR 审核。
Agent 与自动化84
Defiladeboarfish90/agent-memory · Store persistent AI agent memory in Markdown files with search, context injection, checkpoints, and compaction—no database needed
agent-memory 是一个面向 AI 智能体的文件式记忆系统，把智能体的事实、笔记、任务和历史记录保存在纯 Markdown 文件中，不需要数据库。每个智能体可使用独立文件夹，便于人工阅读、编辑、迁移和备份，并支持搜索、上下文注入、检查点与压缩等能力（依描述所述）。项目以 TypeScript 编写，README 主要面向 Windows 用户提供下载与首次运行说明。
AI 编程85
subashraja069-cmd/claude-code-boss-mode · Control Claude Code with a boss layer that checks ROI, scope, and cuts before work starts
该项目在 Claude Code 之上叠加一层“老板模式”决策过滤，通过 CEO（业务影响与成本）、EM（交付与技术风险）、PM（范围与用户价值）三种视角，对任务、计划和 Pull Request 做前置审查。提供 /boss、/boss-pr、/boss-plan、/boss-roast 等命令式流程，用于评审计划、削减范围、判断任务是否过大、发现产品风险并给出直接反馈。主要面向使用 Claude Code 的 Windows 用户，包括个人开发者和产品、工程、交付角色。
Agent 与自动化86
Lycoperdonbactericide741/Openbrowser · Browse web pages for AI agents with structured semantic state and element IDs, no screenshots needed
Openbrowser 是一个为智能体（agent）使用而设计的浏览器，用于打开网页、在站点间导航，并将浏览器操作集中在同一处。README 描述其适合智能体测试、按任务浏览网页、重复访问页面、简单站点检查以及浏览器驱动的工作流，并给出 Windows 下载、解压与启动的安装步骤。材料未说明其内部实现方式、是否提供 API 或结构化状态接口。
Agent 与自动化87
zebulensharedout782/deep-researcher · Search Google Scholar, enrich papers with OpenAlex, and build structured literature reviews locally.
deep-researcher 是一个 Windows 桌面应用，采用 agent 式工作流程，帮助用户把一个较大的研究问题拆解为更小的步骤，搜集、整理并审阅资料，最终生成便于阅读和保存的研究结果。README 描述了创建研究项目、输入主题或问题、选择检索广度、运行研究并查看结果的使用流程，输出包含来源链接与要点，并支持按项目保存历史记录。
Agent 与自动化88
marcinfinitesimal533/Claude-skills-for-Computational-Designers · Build Claude Code skills for computational design, parametric modeling, simulation, BIM scripting, and fabrication in AEC
该项目提供一套用于计算性设计任务的 Claude 技能文件，帮助设计人员在 Claude 中更结构化地开展工作。README 说明其适用于参数化设计、生成式工作流、建筑、产品设计、数字制造和脚本辅助设计等场景，可用于生成设计思路、整理工作流步骤、编写更清晰的提示词、将大型设计任务拆分为较小部分，以及在项目中保持设计逻辑一致。项目以技能文件夹、提示模板、示例说明和 README 形式分发，README 主要面向 Windows 用户介绍下载、解压、放置文件和使用方式，并给出若干示例提示。
Agent 与自动化89
soeltanakbar/opentulpa · Run a personal AI agent on your server that remembers your data and builds custom tools via chat commands through Telegram or API.
opentulpa 是一个可自托管运行的 Windows 个人 AI 智能体，常驻于私信（如 Telegram）或应用界面中。它能读取并处理 Gmail 收件箱、拉取分享 Giphy 动图、自动构建简单的 Slack 与 Telegram 机器人、监控市场数据并按计划执行任务；同时会记录用户偏好并随使用逐步调整。智能体可自行编写并运行代码来完成任务，支持自动化脚本、自定义集成与 API 访问，数据保存在本机。
知识库与 RAG90
tapiruslab/TapirusDB · The 100% Safe-Rust Embedded Quad-Model AI Database & Cognitive Memory Engine (SQL, Vectors, GraphRAG, Documents)
TapirusDB 是一个用 Safe Rust 编写的嵌入式数据库引擎，将关系型 SQL、HNSW/IVF 向量检索、openCypher 属性图和 JSON 文档四种数据模型合并到单个 .tapir 文件中，无需 Docker 或后台服务进程。它面向本地 AI 代理、桌面应用和边缘硬件，提供 GraphRAG 混合检索（BM25 + 向量 + 图结构 RRF 融合）、情节式代理记忆、SQL 内嵌的 Tap 决策原语（classify/score/verify/route）、多租户隔离、页级加密以及 MCP 服务端等能力，并提供 Tapirus Studio 可视化 GUI。
Agent 与自动化91
HyxiaoGe/fusion · 面向多模型与 Agent 工作流的 AI 聊天产品，采用 Next.js + FastAPI monorepo 架构。
Fusion 是一个面向任务执行的 AI 聊天产品，让 AI 从回答问题走向完成任务：根据用户意图按需选择模型能力与工具，在一次对话中完成搜索、阅读、规划和结构化执行，并分层呈现回答依据与 Agent 执行轨迹。项目采用 Next.js + FastAPI monorepo 架构，后端包含能力路由、Agent runtime、工具、文件与知识库模块，前端提供流式会话、回答依据与轨迹界面；模型目录由 LiteLLM 统一提供，另含管理员侧模型状态、MCP 服务、使用量与脱敏审计等治理能力。
AI 编程92
DiUS/agent-toolkit · DiUS's growing collection of reusable building blocks for AI coding agents — skills, commands, agents and hooks. Agent-agnostic by design, with first-class support for Claude Code.
agent-toolkit 是 DiUS 维护的 monorepo 工具集，用于发布和复用面向 AI 编程代理的日常构建模块，包括 skills、commands、agents 和 hooks。项目设计上尽量与具体代理工具解耦，并原生支持 Claude Code 插件安装。当前提供的技能包括从既有代码库反向生成入门文档的 codebase-discovery、面向钢线式垂直切片路线图的 prd-to-steel-thread，以及把源文档拆解为带 ID 引用知识的 knowledge-curation。可通过 npx skills 安装到约 55 种支持的代理，或以 Claude Code 插件形式一次性安装。
Agent 与自动化93
VKirill/claude-lane-stack · Multi-agent AI coding factory for one person — Claude Code PM + Codex/Qwen/Grok/Kimi/AGY writers, durable conveyor, auto-merge to main
Claude Lane Stack 是一套面向单人开发者的多代理 AI 编程编排栈：由 Claude Code 充当 PM，调度 Codex、Qwen、Grok、Kimi、AGY、Cursor、OpenCode 等 CLI 写手，通过文件与 git 构成的持久化传送带（durable conveyor）执行任务，PM 负责检查产出并合并到 main，夜间还会做独立复审。工作单元以 .agents/runs/<slug>/tasks/*.yaml 卡片形式定义（含 owns_paths、verification 与 acceptance.json 收据），并配有覆盖项目生命周期、设计、文档、SEO、文案（俄文）等大量技能与代理。
学习与研究94
aipoch/open-science · The open-source AI research workbench for scientific research and agent workflows. Local-first, model-agnostic desktop app with extensible skills, MCP tools and connectors, Python/R execution and traceable artifacts for reproducible research on macOS, Windows and Linux.
AIPOCH Open-Science 是由 AIPOCH 开发的开源、本地优先、模型无关的 AI 科研工作台，支持 macOS、Windows 和 Linux。它以科研智能体为核心，结合 Python/R Notebook、科学数据连接器（内置 24 个连接器并支持自定义 MCP）、可扩展技能（内置 23 个技能，Skills Marketplace 提供 525 个技能）和 Specialists 委托机制，覆盖从文献综述、假设提出到代码执行、数据分析、模拟、可视化的研究流程。所有生成的报告、表格和图片以不可变、带校验和的版本存储，可追溯产出代码、执行历史与验证证据，并可将完整研究会话导出为可移植的 .science 包用于评审、交接和归档。
知识库与 RAG95
AlexsandroSunaga/Inkwell · RAG knowledge platform: FastAPI, OpenAI embeddings, Next.js console, cited chat.
Inkwell 是一个 RAG 知识平台，采用前后端分离架构：后端基于 FastAPI、SQLAlchemy，使用 OpenAI 的 text-embedding-3-small 做嵌入、gpt-4o-mini 做对话，提供文档摄取、检索与聊天 REST API；前端为 Next.js + React + Tailwind 控制台，包含营销页、概览仪表盘、知识库管理、带引用与证据检查器的检索助手、用量与内容缺口分析等功能。README 提供了本地运行、部署到 Vercel 与 Railway/Fly/Render 的方式，并附带不含 OpenAI 密钥也可运行的测试。
知识库与 RAG96
OnlineTechSupportBiz/php-chatbot-assistant · A free chatbot you run on your own server. Upload your documents, train a bot on them, and paste one line of code into your website. Visitors ask questions, and the bot answers using your documents.
一个基于 PHP 与 PostgreSQL/pgvector 的自托管聊天机器人系统：上传 PDF、Word、TXT 或 Markdown 文档后训练机器人，通过一行 script 标签嵌入网站，让访客基于自有文档提问并获得回答。支持多聊天机器人、知识库检索、线索收集、快捷回复、使用限额与仪表盘统计，并可配置 OpenAI、OpenRouter 或自托管模型。
知识库与 RAG97
zohaamalik/ocds-procura-semantic-nexus · AI-Powered German Procurement Search Engine 2026 - OCDS Tender Matching & Company Profiles
面向德国 OCDS（开放合同数据标准）公共采购数据的开源框架，通过 MCP（模型上下文协议）接口把招标信息标准化后暴露给 AI 助手，支持语义化招标检索、基于嵌入的相似招标匹配，以及从公开投标历史生成公司画像。系统包含数据摄取、归一化、向量嵌入、语义搜索索引和 MCP 接口等模块，并提供 React 界面与多语言支持。可使用 OpenAI 嵌入与 Claude 推理 API 进行语义理解。
应用工具98
hmoses/poly-glot-ai-workspace · Multilingual AI workspace + MCP server for prompt workflows, model comparison, speech-to-text, language detection, translation, and localization.
Poly-Glot AI Workspace 是一个托管式远程 MCP 服务器，内置 MCP Apps / ChatGPT Apps SDK 图形界面，提供 1000+ 提示模板、38 种语言的界面与输入输出语言控制、跨多个 AI 提供商的 Compare Mode 对比、自带模型（BYOM）接入、语音转写、语言检测、翻译与本地化等 15 个工具。通过 Streamable HTTP 连接，无需本地安装包，支持服务端订阅校验与 Apple 订阅。
数据处理99
tjromack/open311-pipeline · Streaming civic-data pipeline: Chicago 311 → Kafka → Claude urgency classification (Langfuse-traced) → DuckDB or Snowflake via idempotent MERGE → dbt SLA marts. Runs with no accounts: make demo-local.
该项目是一个可复用的「流 → 分类 → 数据仓库 → 建模」市民数据流水线模板：轮询 Open311（芝加哥 311）请求，写入按 service_request_id 分键的 Kafka，用 Claude Haiku 4.5 对请求做结构化输出的紧迫度分级（每次调用在 Langfuse 中留有 trace），失败进入死信队列，再通过幂等 MERGE 写入 DuckDB（默认）或 Snowflake，最后由 dbt 构建部门 SLA 合规度数据模型。项目提供无需账号、无需 API key 的本地演示（make demo-local / make demo-local-nokafka），演示回放 300 条真实芝加哥 311 请求及其由 Claude Haiku 4.5 标注的标签；另有一条路径可从城市数据门户加载整个财年（约 212 万行）并测量整体队列的 SLA 合规度。仓库含 61 个 pytest 测试与 45 个 dbt 数据测试，覆盖 schema 漂移、DLQ、MERGE 幂等性等失效模式。README 明确指出其 SLA 阈值为项目自设而非芝加哥官方标准。
Agent 与自动化100
openwop/openwop · OpenWOP: the open-source protocol for multi-agent workflow orchestration. Run AI agents as workflows you can watch, pause for human approval and replay, on any host that implements it. Spec CC BY 4.0, code Apache 2.0.
OpenWOP 是一个开放、线路级（wire-level）的多智能体工作流编排协议，定义 AI 智能体、确定性工具、子工作流与人类审核者如何在一次可持久化、可挂起、可重放的运行中交替执行，以及不同宿主（工作流引擎、SDK、调试器、智能体运行时）如何基于同一契约互操作。协议 v2 核心规范处于 Stable，包含可持久化挂起与恢复、重放与分叉、版本协商、事件流式传输、人在回路中断、幂等、身份与密钥、多智能体执行、包（Packs）、与 MCP/A2A 的互操作以及能力发现等能力族，并配有机器可读 schema、OpenAPI/AsyncAPI 文档、RFC、安全不变量和一致性测试套件。