Agent 与自动化101
martin-francois/symphony-trello · Turn Trello cards into isolated, autonomous Codex implementation runs, allowing teams to manage work instead of supervising coding agents.
Symphony for Trello 是 OpenAI Symphony 面向 Trello 的改编版本，让 Codex CLI 能够从 Trello 卡片自动领取任务。它在每个卡片对应一个隔离的本地工作区中启动 Codex 会话，读取卡片标题、描述与评论，按 WORKFLOW.md 规则推进卡片状态（如 In Progress、Blocked、Human Review、Merging、Done），并通过 Trello 评论回写进度与结果。项目提供引导式本地安装、看板创建或现有看板导入、可选的 GitHub PR 流程，以及本地状态页与 JSON API 用于查看运行中、重试中和已完成的工作。
知识库与 RAG102
thomas-villani/all2md · Convert PDF, Word, PowerPoint, HTML, email & 40+ formats to clean Markdown — and back. Built for LLMs, RAG & Python pipelines, with a built-in MCP server.
all2md 是一个 Python 库与命令行工具，基于 AST 流水线将 PDF、Word、PowerPoint、HTML、邮件、表格、电子书、代码等 40 多种格式转换为结构化、LLM 友好的 Markdown，并支持将 Markdown 反向转换为 DOCX、PDF、HTML 等富文本格式。项目面向 RAG 数据摄入、LLM 预处理、批量自动化和 Python 应用嵌入，同时提供 rcat 终端文档阅读器，以及批量转换、grep、语义搜索、diff、分块等命令行能力，并内置 MCP 服务器。
Agent 与自动化103
TheWiderLensInitiative/clara · Clara: a free, private AI assistant that runs on your own PC, with an Android app. Research, browsing, reminders, voice, approvals. Bonsai 2 27B + Hermes agent. 🧪 Beta testers wanted.
Clara 是一个可自托管的个人 AI 助手，运行在用户自己的电脑上，并配有 Android 手机应用进行交互。它的对话模型为 Bonsai 2 27B（在本地 NVIDIA GPU 上运行），Agent 采用 Hermes，另有小型路由器 Laya 判断消息是普通聊天还是真实任务。Clara 能在沙箱环境中执行网页研究、文件管理、代码运行、浏览器操作、提醒与定时任务，并支持语音模式、图片与文件识别、目标与晨间提示，以及 Gmail、Google Calendar、Outlook、OneDrive、Spotify、Notion、Todoist、GitHub、Slack、Discord、Telegram、Dropbox、Home Assistant、YouTube 发布等连接器。高风险操作会先推送到手机请求批准，密码保存在手机上、云端助力仅按任务授权并带每日每月上限和消费面板，也可通过 Tailscale 远程使用。项目为 Apache-2.0 开源，当前处于 Beta 招募阶段。
Agent 与自动化104
SergeyGer/AlphaAgent · Autonomous multi-agent investment platform: Django 5 + DRF, Celery/Redis, PostgreSQL, and a CrewAI bull-vs-bear debate behind a deterministic execution guard. React dashboard over WebSocket, Telegram approvals, an MCP tool server.
AlphaAgent 是一个自主的多智能体投资平台。它基于 Django 5 与 DRF 构建，使用 Celery/Redis 进行异步任务调度、PostgreSQL 存储数据，并通过 CrewAI 驱动看涨与看跌智能体进行对抗性辩论，辩论结果需经过确定性的执行守卫审查才能执行。平台提供基于 WebSocket 的 React 仪表盘、Telegram 审批机器人以及基于 MCP 的工具服务，用于实时监控组合表现、审批交易提案并查看完整的决策论据。
推理与部署105
yeixio/toskar-core · Run local AI across all your computers: one OpenAI-compatible API, automatic model placement, nothing leaves your machines.
Toskar Core 是一个用 Go 编写的开源本地 AI 控制平面，目标是让在自有硬件上运行 AI 像使用托管服务一样简单。它自动检测 CPU、内存、存储和 GPU 等硬件，推荐并管理 GGUF 模型，启动 llama.cpp 运行时，并在多台配对的电脑之间发现节点、分配工作负载，同时对外暴露统一的 OpenAI 兼容 API。项目还包含本地 Web UI、持久记忆、连接知识库、工具与 MCP、定时自动化、模型性能诊断以及 LoRA 微调训练等功能。
Agent 与自动化106
ZhiyinAgent/Zhiyin · A general-purpose Windows desktop agent with inspectable actions and manageable capabilities.
Zhiyin 是一个通用型 Windows 桌面 AI 智能体，用户用自然语言描述需求后，它可在电脑上执行任务，例如规划行程、考前测验、分析开销、搭建网站、核对大额采购数据等。它面向非技术用户，主打可检查的动作与可控能力：仅在用户选定的工作区文件夹内操作、修改文件前逐行提示确认、支持历史回溯与撤销、内置无头浏览器浏览过程可见、可读取并展示 PDF、通过插件扩展技能与专业智能体及 Streamable HTTP MCP 连接器，并按对话展示来自服务商的用量成本，还可将对话导出为页面或记录。项目为 Apache-2.0 开源，目前处于开发者预览阶段，仅支持 Windows。
知识库与 RAG107
yook11/Vector · 海外テックニュースを自動収集し、AIで翻訳・要約・投資文脈を分析するリサーチダッシュボード
Vector 是一个面向日语的新闻研究应用，自动收集海外科技新闻，借助 Gemini 完成日语翻译、要点摘要、重要度与背景分析，并生成按类别整理的文章列表、相关文章推荐、周度 LLM 简报和热词统计。它还提供 AI 智能体研究功能，可跨内部积累文章与外部检索结果回答问题并标注引用来源；阅读功能无需登录，智能体功能需邮箱注册且每日限用 10 次。项目为使用外部 AI API 的作品集项目，源码目前未附开源许可证。
学习与研究108
Uky0Yang/awesome-ai-agents-zh · 中文 AI Agents、MCP 和 AI 开发工具导航
这是一个面向中文开发者的 AI Agents、MCP 和 AI 开发工具导航社区。仓库用结构化数据维护收录清单并由脚本生成 README，按 AI 编程助手、Agent 框架、MCP 生态、RAG 与知识库、浏览器自动化、安全与评估等分类整理项目，并标注语言、开源状态和适合阶段。同时提供 GitHub Discussions 用于提问、展示作品和分享实践经验，属于信息聚合与交流平台，本身不提供 agent 运行能力。
知识库与 RAG109
iTao-AI/multimodal-knowledge-engine · Local-first, Agent-callable Evidence engine for documents and media, exposed through Python, CLI, and MCP.
MKE 是一个本地优先、可由 Agent 调用的证据引擎，用于对本地文档与媒体进行摄取、检索和问答。它通过 Source、Run、active Publication、Evidence、Consumer 五层模型管理证据生命周期：只有经过 Run 验证并激活为 Publication 的内容才能被 Search 和 Ask 读取，失败或不完整的处理不会进入检索范围。结果以 mke.evidence_ref.v1 形式携带来源指纹、Publication 版本、Run 和页码或时间戳定位信息。项目同时提供 Python、CLI 和 stdio MCP 三种接口，共享同一应用服务契约，支持文本层 PDF、短视频以及有界直读音频的本地摄取与检索，并支持将已验证的 Publication 导出为 Compiled Library。
Agent 与自动化110
christophervideo/kaban · 🛠️ Manage tasks seamlessly with Kaban, a Kanban tool for AI agents, enabling smooth collaboration between humans and AI in the terminal.
kaban 是一个基于 TypeScript 的 Kanban 看板工具，用于在终端中管理任务，帮助人类与 AI 代码代理之间进行协作。它支持拖拽任务、自定义列和任务优先级排序，可运行在 Windows、macOS 和 Linux 上，并可离线使用。
Agent 与自动化111
christ3686/LLuna · 🌙 Enhance tool integration with LLuna v7.1, featuring a smooth interface, JSON recovery, and user-friendly navigation for maximum efficiency.
LLuna 是一个支持自主 AI 智能体进行研究的应用，面向非程序员用户，强调安全与完整性。它支持 4B 至 8B 参数的本地 SLM，并集成 Model Context Protocol (MCP) 以保持 AI 行为一致性，提供研究导向的工具功能。README 提供了下载安装、配置和多平台（Windows/macOS/Linux）使用说明。
数据处理112
joconne8/sprinthack-nd-2026 · SprintHack@ND 2026 - problem PRDs and agentic build plan
该仓库是 SprintHack@ND 2026 黑客松的项目资料集合，围绕 Goodwill Michiana 电商报表分析场景，包含本地范围说明、指标字典、v1 契约、开发快速入门（可运行的 Python/SQLite CLI/API）、合成企业数据包、演示数据与验证证据、展示幻灯片与讲解视频，以及面向编码智能体并行开发的周末执行计划。材料还包含获取、数据流水线、仪表盘、AI、QA/演示与生产路线图的子任务 PRD，以及归档的其他 PRD 和会议笔记。仓库以 HTML 为主，未见具体开源许可证说明。
Agent 与自动化113
Alpha-Park/genpark-hubx-multimodal-mobile-agent-mcp · Native Model Context Protocol (MCP) server exposing HubX's mobile-first multimodal toolchain: vision diagnostics, voice transcription, photo-realistic generation, and spatial design.
该项目是一个零依赖、纯 Python 标准库实现的原生 Model Context Protocol（MCP）服务器与技能，面向自主个人与移动 Agent，统一编排并调用 HubX 旗下的多款移动 AI 应用能力，涵盖多 LLM 对话、植物识别与病害诊断、文生图与图生图、AI 纹身设计、写实人像生成、室内外建筑空间重塑、营养追踪、会议音频转录与摘要、AI 语言陪练以及正念运动编排，并输出结构化 JSON 结果。
Agent 与自动化114
majiayu000/awesome-grok-bot · 3248 live x.ai/bot shares for Grok Bot — curated catalog with shelf tiers, searchable Pages, bilingual README. Not a prompt dump.
该项目收录了 3248 个公开可预览的 Grok Bot 实时分享（live shares），按工作场景分组（编程与发布、收件箱与日历、研究与简报、客户与销售、财务与运营、内容与发布、个人事务、团队协作等），并配有双语说明、可搜索站点以及来自真实使用者的实践案例与注意事项。它本身不是提示词堆砌，而是可检索的目录与导航资源，帮助用户找到分享并了解他人如何实际运行这些 Bot。
Agent 与自动化115
baiyuqing/otto · A local-first personal AI agent for research, writing, planning, and coding across terminal, web, Telegram, and Feishu, with memory, skills, and macOS sandboxing.
Otto 是一个用 Rust 构建的本地优先个人 AI 智能体，帮助完成研究、写作、规划、编程和日常事务。它可从终端 TUI/REPL、无头脚本、浏览器 UI 以及通过 otto-connect 接入的 Telegram 和 Feishu 使用，具备持久会话、需人工审核的记忆、可复用技能与插件、工作区文件工具、网页抓取与搜索、MCP 集成、受限子智能体、定时器与带审批和重启恢复的持久工作流。它通过 OpenAI 兼容 API 端点或 ChatGPT 登录接入模型，本地优先指运行时可执行文件、会话历史和默认记忆存储；macOS Seatbelt 默认对 Shell 进行沙箱隔离，文件工具限制在工作区内。
应用工具116
angekana49-ui/Bluestift · Detect when and why a student will struggle and solve it.
Bluestift 是一个教育 AI 产品，包含两个面向同一账号的应用：Raya，一个面向学生的苏格拉底式辅导工具，通过提问来教学并按需升级帮助，同时维护学生理解状态的模型，使每次会话衔接上一次进度；Bluestift Schools，面向教师的管理端，用于查看班级受阻位置和进度落后的学生，而无需阅读学生对话。技术栈为 Next.js 16 + React + TypeScript，数据层使用 Supabase，认知引擎 Kernel 为独立的 FastAPI 服务，模型主用 Gemini、备用 Groq，语音用 Whisper（经 Groq）。README 还说明了隐私立场（默认匿名账号、仅存出生年份、分析默认关闭且 18 岁以下完全关闭）与安全立场，并注明付费墙尚未对外开放。
Agent 与自动化117
ozynautetu-create/FlowForge-Optima · AdalFlow Alternative 2026: Auto-Optimize LLM Apps Without Code
PromptForge（仓库名 FlowForge-Optima）是面向将 LLM 应用当作产品运营的团队的提示词编排与持续优化层，专注于让提示词、链路与检索策略随时间自动变得可度量地更好。它提供自动提示词改写（变异、交叉、指令压缩）、内置评测与统计显著性校验、链路级联合优化（检索查询、重排阈值、工具选择提示词）、响应式控制台、多语言提示词方言与跨语言迁移评分、版本图与确定性重放、成本感知目标函数、可插拔模型适配器以及回归防火墙；支持人类审核后再晋升（promotion）。架构分为 Forge Core（优化器、评测器、版本图）、Forge Relay（模型/向量库/日志适配层）与 Forge Console（UI）。README 称 Forge Core 与 Forge Relay 可完全离线自托管，许可证为 MIT，但免责声明强调按“as-is”提供、结果随数据与模型供应商而异，需在预发环境验证。
Agent 与自动化118
honeygame786/link-rewrite-pipeline · AI Social Media Curator & Approval Workflow Automation Tool 2026
Curator Studio 是一个社交媒体内容策展与审批工作流工具。它从 X/Twitter、Instagram、Telegram 采集内容，通过 Gemini 级别的语言模型按目标平台风格改写文本，并支持多语言语义翻译，随后进入人工审核队列，由编辑批准、修改或拒绝后再进入定时发布队列，同步各平台的发布节奏。项目还提供语调配置、链接富化、Webhook/REST API 集成与审计日志等功能。
学习与研究119
javas-cri-pt/ripasso-uni · Daily spaced-review web app for exam prep with AI/ML and product-management tracks. Weekday gating, per-lesson notes, progress in localStorage.
Ripasso Uni 是一个用于备考的每日间隔复习网页应用：每个工作日（周日到周五）解锁一课，支持逐课做笔记、浏览历史记录，进度保存在浏览器 localStorage 中。内容分两条线：AI/ML（LLM 基础、RAG 类型、Agent、嵌入与检索、聊天机器人架构）与产品管理。它由 curriculum.yml 和 lessons/ 通过 build-app.py 静态构建出 index.html，纯客户端运行，无后端、无账号。
Agent 与自动化120
adhyayanrathi01/product-manager-os · An evidence-first, provider-neutral workflow system for AI-assisted product management.
这是一个以证据为先、不绑定特定模型供应商的产品管理工作流系统，用可复用的技能（skills）覆盖产品调研、分析、综合、原型与测试等环节。其核心原则是 Agent 只负责识别问题、汇集证据、说明不确定性与给出选项，由产品经理做决策；自带受控的自我改进机制，通过契约围栏、三项评审、预算与完整性清单约束技能只能改进过程而不能改变用途。