模型与多模态641
beeracs/Llama · Run Llama models in your web browser using JavaScript and WebAssembly. Explore light and dark modes easily. 🌐🐱👤
Llama 是一个基于 JavaScript 和 WebAssembly 的浏览器端 AI 聊天机器人项目,用户无需安装即可在现代浏览器中打开页面并与 Llama 模型对话。它提供简洁的聊天界面、多种可选角色以及明暗主题,README 说明其使用 HTML/CSS 构建前端,并借助 WebAssembly 提升运行性能。项目以 MIT 许可证开源,鼓励社区贡献,未来计划加入多语言支持、更强的 AI 能力以及移动端适配。
推理与部署642
Q-ANT-GmbH/qant_native_computing_toolkit
Q.ANT 官方提供的原生计算工具包,用于在 Q.ANT 原生处理单元上运行工作负载。提供 Python(wheel/pip)与 C/C++(Debian 包 / 共享库)绑定,支持在有 Q.ANT 硬件与驱动时使用硬件后端,也提供 cpu-backend 独立模式,可在无 Q.ANT 硬件的 CPU 上进行开发,并附有文档与独立示例仓库。
评测与安全643
api-evangelist/langwatch · LangWatch — independent third-party profile of a public API surface, by API Evangelist. LangWatch is an open-source LLM observability, evaluation, and AI agent testing platform. Built around OpenTelemetry-native tracing, LangWatch lets teams instrument LLM applications (LangChain, LangGraph, DSPy, OpenAI Agents, LiteLLM, Pydantic AI, CrewAI, AWS Be
LangWatch 是一个开源的 LLM 可观测性、评估与 AI Agent 测试平台,以 OpenTelemetry 原生 tracing 为核心,可对 LangChain、LangGraph、DSPy、OpenAI Agents、LiteLLM、Pydantic AI、CrewAI、AWS Bedrock 等 LLM 应用进行埋点观测。平台支持实时与批量的评估运行、prompt 版本管理与部署、基于剧本场景与 Judge Agent 的多轮 Agent 对话模拟、带标注的数据集管理,以及通过带预算和语义缓存的虚拟密钥 AI Gateway 治理模型流量。它提供 app.langwatch.ai 的 REST API、Python 与 TypeScript SDK 和 MCP server,发布配套的 scenario Agent 测试框架与 better-agents 标准,核心以 Apache-2.0 授权(ee/ 企业模块为商业许可),可部署为 LangWatch Cloud 或通过 Docker Compose、Helm、Kind 或完整 Kubernetes 自托管。
知识库与 RAG644
api-evangelist/mixedbread-ai · Mixedbread — independent third-party profile of a public API surface, by API Evangelist. Mixedbread is a Berlin-based AI search and retrieval platform. It provides embeddings (mxbai-embed, Wholembed v3), rerankers (mxbai-rerank v1/v2/v3-listwise), multimodal stores, document parsing, structured extraction, and connector-based ingestion.
Mixedbread 是一个 Berlin 的 AI 搜索与检索平台,提供嵌入模型(mxbai-embed、Wholembed v3)、重排模型(mxbai-rerank v1/v2/v3-listwise)、多模态存储、文档解析、结构化抽取与基于连接器的数据接入。模型以开放权重形式发布在 Hugging Face,并通过 api.mixedbread.com 的托管 REST API 调用,可支撑文本、PDF、图像、音频、视频的 RAG 与 Agent 检索,覆盖 100 多种语言。该仓库是 API Evangelist 维护的第三方公开 API 资料档案(README 明示不包含软件、不运营该 API)。
知识库与 RAG645
kyopark2014/rag-multimodal · This shows how to use multimodal RAG using managed OpenSearch.
该项目演示如何用多模态 LLM 处理含复杂表格、图表的 PDF:将每页渲染为图片后由 Bedrock 多模态模型转成 Markdown,经 parent/child 分块与 embedding 后写入 Amazon Managed OpenSearch,再通过 LangGraph Agent 结合 OpenSearch MCP 做 k-NN 与 lexical 混合检索、相关性分级并生成回答。附带 FastAPI + React 界面,并提供基于 installer.py 的 S3、OpenSearch、CloudFront、Lambda 等基础设施部署脚本。
知识库与 RAG646
api-evangelist/marqo · Marqo — independent third-party profile of a public API surface, by API Evangelist. Marqo is an open-source, multimodal vector search engine that lets developers index text and images, generate embeddings on the fly, and run tensor, lexical, and hybrid search through a single REST API.
Marqo 是一个开源的多模态向量搜索引擎,开发者可通过单一 REST API 索引文本与图像、即时生成嵌入,并执行张量、词法与混合搜索。引擎基于 Vespa 做存储与检索、FastAPI 提供 HTTP 接口,并在引擎内集成模型推理(Sentence Transformers、OpenCLIP、ONNX),一次 docker run 即可启动可用的语义搜索栈。该 Apache 2.0 开源引擎已被维护者标记为不再维护(deprecated),官方转向托管电商搜索产品,但项目仍被广泛 fork、下载与自托管,并有 Python 客户端、Terraform provider、InstantSearch 客户端、电商嵌入模型与研究项目等配套仓库。
训练与微调647
api-evangelist/openpipe · OpenPipe — independent third-party profile of a public API surface, by API Evangelist. OpenPipe is a fine-tuning and inference platform for distilling expensive frontier-LLM workloads into smaller, cheaper specialized models. Captures production traces (OpenAI and Anthropic), fine-tunes, evaluates with judges, caches results, and serves the result
OpenPipe 是一个面向大语言模型的微调与推理平台,核心能力是把昂贵的前沿 LLM 工作负载蒸馏为更小、更便宜的专用模型。平台可采集生产环境中的调用轨迹(支持 OpenAI 与 Anthropic),在此基础上进行微调、使用 judges 做评估、缓存结果,并通过 OpenAI 兼容 API 提供服务,同时支持代理转发到外部模型。本仓库是 API Evangelist 维护的第三方公开 API 概况资料,本身不包含软件,也不是该公司的官方仓库。
模型与多模态648
api-evangelist/minimax-ai · MiniMax — independent third-party profile of a public API surface, by API Evangelist. MiniMax is a Chinese foundation model company offering full-stack multimodal APIs: text generation (M2.7, M2.5, M2.1, M2, M1, Text-01), speech synthesis (Speech 2.8/2.6/2.5), voice cloning, voice design, image generation (Image-01), video generation (Hailuo 2.3),
该仓库由 API Evangelist 维护,是一份针对 MiniMax 公开 API 表面的独立第三方资料汇编,而非 MiniMax 官方 API 本身。内容涵盖文本生成(M2.7、M2.5、M2.1、M2、M1、Text-01)、语音合成(Speech 2.8/2.6/2.5)、声音克隆、音色设计、图像生成(Image-01)、视频生成(Hailuo 2.3)与音乐生成(Music-2.6),并附有 OpenAPI 描述、Postman 集合、定价与速率限制等机器可读资料。仓库本身不含任何软件,仅供了解与查阅该 API 的公开文档与规范。
Agent 与自动化649
Agomonia-Labs/adar-core · ADAR: Agentic Data Access and Reasoning — general-purpose multi-agent AI platform built on Google ADK and Gemini. ARCL cricket is the reference implementation.
ADAR Core 是一个通用多智能体 AI 平台,构建在 Google ADK 和 Gemini 之上,提供 API、ADK Agent 加载配置、共享 UI 与基础设施脚本等共用模块,并以领域应用的方式组织。仓库内含 Geetabitan(孟加拉语 Rabindra Sangeet 助手)、ARCL(美国休闲板球联赛助手,作为参考实现)和餐厅推荐三个领域应用,各领域在 domain 目录中自备配置、Agent、数据摄取、部署与排障文档,通过设置 DOMAIN 环境变量选择运行。
推理与部署650
qxoticai/qxotic · AI sovereignty for the world's most trusted runtime.
Quixotic AI 为 JVM 提供一套完整的本地 AI 开源技术栈,覆盖分词、模型格式读写、量化矩阵乘法、张量引擎与多模态推理引擎。其推理引擎 jinfer 支持对话、视觉、音频、嵌入、重排序与文本转语音;配套 toknroll(纯 Java 分词器)、jam(面向多 CPU 指令集的量化 matmul)、jota(跨 Java/C/CUDA/HIP/Metal/OpenCL/Mojo 的张量引擎)、gguf 与 safetensors(纯 Java 的模型格式读写)。项目强调无需 Python、无需 ONNX、无需外部服务,AI 可在 JVM 内端到端运行,并支持 GraalVM Native Image。
Agent 与自动化651
api-evangelist/knit · Knit — independent third-party profile of a public API surface, by API Evangelist. Knit is a unified API platform for B2B products, AI agents, and MCP clients, providing integrations infrastructure for HR, recruitment, and collaboration tools. Knit manages cron jobs, rate limits, and retries out of the box for predictable data syncing at scale.
Knit 是一个统一 API 平台,为 B2B 产品、AI Agent 和 MCP 客户端提供 HR、招聘与协作工具的集成基础设施。它通过单一标准化接口访问员工数据、部门、地点、休假记录、职位发布和同步状态,并内置 cron 任务、限流与重试管理,以支持大规模数据的可预测同步。本仓库由 API Evangelist 维护,是对 Knit 公开 API 表面的独立第三方档案,仅包含文本和机器可读的 API 描述,不含任何软件。
评测与安全652
adimalkar/multimodal-fraud-detector · Multi-agent AI pipeline that detects generative-AI fraud in insurance claims across images, PDFs, and video. A "Jury System" of Qwen-VL vision analysis plus DeepSeek-R1/Qwen/GLM critic agents with majority voting — dashcam-aware, batch-capable, Streamlit UI.
该项目是一个面向保险理赔场景的多智能体 AI 流水线,用于识别图像、PDF 文档和视频中的生成式 AI 伪造内容。其核心是“陪审团系统”架构:由 Qwen-VL-Plus 视觉智能体做取证分析,再把结论交给 Qwen Turbo、DeepSeek R1、GLM 4.6 等评论智能体独立评估并多数投票。功能包括多模态输入(视频通过抽帧)、针对行车记录仪的运动模糊与 AI 平滑伪影区分协议、基于 SQLite 的批量处理,以及 Streamlit 交互式仪表盘。
AI 编程653
darkroomengineering/cc-settings · Claude Code configuration — agents, skills, hooks & settings for Darkroom Engineering
cc-settings 是 Darkroom Engineering 维护的 Claude Code 与 Codex 配置项目,通过安装器注入团队编码标准、38 个技能工作流、10 个角色智能体、36 个生命周期钩子、模型路由、MCP 工具接入与共享团队知识。它使“修 bug”“审查改动”“发布”等操作遵循先定位原因、只读审查、发布前验证构建与测试等固定流程,并记录安装内容以支持预览、回滚和卸载,不覆盖个人配置。
Agent 与自动化654
datadog-labs/agent-skills · Public repository for Datadog Agent Skills
该项目是 Datadog 官方开源的 AI Agent 技能集合,面向 Claude Code、Codex CLI、Gemini CLI、Cursor、Windsurf、OpenCode 等代理工具,以可复用技能形式提供 Datadog 平台的查询与操作能力。技能覆盖监控器管理、日志搜索、APM 追踪与 SSI 单步埋点、官方文档检索、Agent Observability(实验分析、eval 生成与流水线、会话分类、trace 回放)、浏览器 SDK/RUM 埋点与版本迁移、Audit Trail 安全与合规调查、CI/CD 与 flaky 测试排查、Datadog Apps 构建等;同时提供 dd-pup CLI 与 MCP 两种后端接入方式。
AI 编程655
SonarSource/sonarqube-agent-plugins · SonarQube Plugin for AI Agents
这是 SonarSource 官方提供的 SonarQube Agent 集成插件集合,让编码 Agent 在编写循环中接入 SonarQube 的代码质量与安全验证能力。插件通过 SonarQube CLI 和 SonarQube MCP Server 连接平台,支持问题检测、质量门禁、覆盖率、重复率、依赖风险查看以及密钥扫描,并提供 sonar-integrate、sonar-quality-gate、sonar-analyze 等技能。已说明可对接 Claude Code、GitHub Copilot CLI、Cursor、Antigravity、Codex CLI、Kiro 和(遗留的)Gemini CLI。
Agent 与自动化656
superdesigndev/treg · OpenRouter for agent tools. Join community here: https://discord.gg/6mQYYfFMAn
Treg 是一个面向 AI Agent 的工具目录与调用代理,被其自身描述为“工具领域的 OpenRouter”。它汇集 3000+ 个来自 60+ 提供方的可调用端点(涵盖 SEO 与外链、社交与趋势、人物与公司信息补全、广告、抓取、图像与视频生成等),支持按调用计费,并统一使用单一 base URL 与 token 调用,无需单独注册各提供方账号。同时支持团队注册自有密钥、CLI 与 SKILL.md 技能,由服务端注入凭证,调用者无需持有密钥。项目提供 CLI、Claude Code 插件、MCP 接口与自托管方式。
AI 编程657
TechNomadCode/AI-Product-Development-Toolkit · User-Centered Product Development Prompt Templates & Agent Configurations
该项目提供一套可复制粘贴的 Markdown 提示词模板与编码助手配置,覆盖从用户调研、PRD 生成、UX 流程、MVP 概念与开发计划、测试计划到 v0 界面设计提示的完整产品开发流程,并包含用于 Claude Code 的 CLAUDE.md 规则与权限防护配置。模板强调让 AI 先访谈提问、确认理解后再输出,使各阶段产物前后一致,无需安装或克隆仓库即可直接使用。
Agent 与自动化658
HNF-FRN/Reel-watcher-telegram-Agent · Telegram bot that watches the reels you send, explains what they show, and plans and builds them on your Windows PC with Claude Code, approving every command from your phone.
Reel Agent 是一个运行在用户自有 Windows PC 上的 Telegram 机器人。用户从手机发送 Instagram Reel、TikTok、YouTube 链接或截图后,机器人会观看视频并说明其中出现的工具、链接、仓库与命令,随后可调用 Claude Code(或 Codex)对内容进行计划与构建。每个构建独立存放于各自的 git 仓库中,支持 diff 与 undo;每条 shell 命令在执行前都会推送到手机请求批准。视频理解默认使用 Gemini(带声音),无密钥或配额用尽时回退到本地帧加 Whisper 的备份方案。机器人还提供任务查看、模型切换、配额查询和系统提醒等功能。
Agent 与自动化659
justMridul/multi-agent-content-pipeline · An autonomous multi-agent content generation pipeline built with LangGraph, Groq (Llama-3.3-70b), FastAPI, Next.js, SerpAPI, and Supabase. Converts PRDs into research-backed, fact-checked, and polished blog posts.
该项目是一个端到端的多智能体内容生成系统,使用 LangGraph 编排研究、写作、事实核查与风格润色四个专职智能体。它接收产品需求文档(PRD)、主题、目标字数和写作风格作为输入:研究智能体通过 SerpAPI 进行实时网页检索,写作智能体结合 PRD 与研究上下文生成 Markdown 初稿,事实核查智能体对照研究结果验证文中论断,若发现问题则通过条件路由退回写作智能体重写并再次核查,通过后由润色智能体完成风格与格式优化,最终文章存入 Supabase PostgreSQL。前端基于 Next.js 与 React 提供 PRD 输入、智能体执行时间线与文章库浏览,后端使用 FastAPI,并通过自定义日志记录智能体名称、执行状态、耗时、Token 用量与事实核查结果。
推理与部署660
potto007/unridden · Zero-generated-token decision API: reads a local LLM's final-position label logits to answer Choice, Score and true/false questions. Apache-2.0.
Unridden 是一个本地决策 API,通过读取本地 LLM 末位标签 logits 来回答结构化问题,不生成任何 token。用户提供 state 和一个命名问题映射,服务为每个问题返回一个类型化答案:Choice(选项)、Score(分数)或 Noul(真/假概率)。它在本地以单个 llama.cpp 子进程运行,一次处理一个请求,不采样也不追加 token,适用于将客服消息路由到团队、评估紧急程度或判断是否报告重复扣款等分类与判定场景。