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jiacwng/deskclerk · Permission-aware AI assistant for company documents and databases: LangGraph agent, MCP server, PostgreSQL row-level security.
deskclerk 是一个供公司内部使用的 AI 助手，员工通过公司登录后，可在管理员配置的 MCP 服务器上连接自己的账户并发出请求。它会根据工具 schema、Agent 已见 ID 和员工请求，审慎检查将要写操作的调用；每位员工有预算和请求配额，每个请求都会写入审计日志。项目采用 LangGraph Agent、MCP 服务器和 PostgreSQL 行级安全，README 提供基于 Docker Compose 和开发用 Keycloak 的本地启动步骤。
yepapa-nest/eke-hive · Engine for two MoE models only - DeepSeek-V4.1-Flash (main) and GLM-5.3-Flash - on one 96 GB GPU, experts offloaded to CPU RAM, 262K context. Pieced together from what we had (DDR4, PCIe 4); DDR5 would do better. Sleeps/wakes in seconds to share the GPU. OpenAI/Anthropic API, works behind LiteLLM.
Eke Hive 是一个从零编写的推理引擎，支持 Qwen3.8-27B、Qwen3.8-Flash-Next、DeepSeek-V4.1-Flash 和 GLM-5.3-Flash 四个模型。它通过把部分专家权重和计算放到 CPU 与 RAM 上，让模型在显存不足时仍能在单张 GPU 上运行；用户可以用 HIVE_VRAM_GB 设定显存预算（如 96/72/48/32 GB），从而让一块 GPU 同时服务多个模型。项目支持 262K 上下文、OpenAI/Anthropic 兼容 API 与 LiteLLM，并具备秒级的睡眠/唤醒机制，便于与其他任务分时共享 GPU。README 中的性能数据来自作者指定的单一硬件环境，并包含配套的基准测试方法。
ashwinsreedhar28/serverless-lakehouse · Medallion lakehouse (bronze → silver → gold) over my own Runpod Serverless LLM benchmark data: cold starts, FlashBoot, worker-vllm boot anatomy, cost per job. Local PySpark + Delta Lake, redacted landing zone, idempotent ingest, four external audits.
该项目以作者自有的 Runpod Serverless LLM 基准数据为来源，用本地 PySpark 与 Delta Lake 搭建 bronze→silver→gold 的 medallion 湖仓：先着陆并脱敏原始文件，再逐层构建可重建的 Delta 表，最终生成按 GPU 与镜像统计的冷启动分布、FlashBoot 命中率、单任务成本以及 emberserve 与 worker-vllm 的对比等 gold 聚合结果，并通过静态 HTML 页和 Streamlit 应用查看。另附 dbt/Snowflake 后端与审计脚本，材料未说明 GPU、API 成本等部署条件。
agbossjs/agboss · The application framework for LangGraph agents in TypeScript — decorators, dependency injection, budgets and per-component tests inside the Node.js backend you already have.
AGBoss 是面向 LangGraph 智能体的 TypeScript 应用框架，提供 Angular 风格的装饰器组件、依赖注入、由编译器校验的工作流、模型路由与决策模型、成本管理与预算、重试/限流/熔断策略、SQLite 持久化、虚拟时钟测试，以及 CLI 脚手架与 OpenAPI 工具生成。
xgenadam/multistep_reasoning · A reasoning harness for LLM's
该项目是一个 Python 库，把单条用户提示拆分为多个子任务，分别执行后合并为一个可修订的 Document。每轮遵循 decompose → execute → compose → render 流程，后续子任务不接收完整文档，而是通过大纲、滚动摘要和可查询的 DocumentOracle（列出、读取、搜索、提问）获取上下文，使模型在输出前可以回改先前内容。项目目标是让长任务处理超出单次上下文窗口的材料。仓库还包含 oobabooga 聊天扩展（当前已知启动问题）、单元测试与 journal 记录；模型端点无默认值，需显式配置。
hncpyj/research-agent-lab · Multi-agent research pipeline: arXiv retrieval to gap analysis to runnable experiments to AI-judge peer review
ResearchAgentLab 是一个本地优先的研究控制工作区与参考实现，按八个可追踪阶段组织科研流程：论文收集、文献综述、研究空白分析、研究问题与假设审批、冻结实验设计、受控执行、结果验收和报告审查。项目重点解决“静默科学目标漂移”问题，通过审批边界、版本化产物、哈希绑定、科学一致性与软件预检分离等机制，保持从已批准意图到实现产物、结果和报告主张之间的可审计对应关系，并提供来源追踪、多模型路由、用量与成本记录以及 Markdown、LaTeX、PDF 报告输出。
api-evangelist/strella · Strella — independent third-party profile of a public API surface, by API Evangelist. Strella is an AI-powered customer research platform that automates qualitative research at scale. It runs AI-moderated interviews with adaptive questioning, auto-generates discussion guides, recruits participants from an 8M+ global panel or a company's own custome
Strella 是一个 AI 驱动的客户研究平台，可规模化自动执行定性研究：开展带自适应提问的 AI 主持访谈、自动生成讨论指南，并从 800 万以上的全球参与者池或企业自有客户中招募参与者。该仓库是 API Evangelist 维护的第三方公开 API 资料汇总，只收录公司官网、开发者门户与公开文档等无需凭据即可访问的材料，不包含软件、构建产物或安装包。
J-T-McC/dev-team · A documentation-first development team for Claude Code - multiple agents move a feature from PRD to reviewed code.
dev-team 是一个以文档为先的 Claude Code 插件，将产品经理、设计师、首席工程师、高级开发者、评审者等六个角色与编排器串联起来，把功能从需求推进到经过评审的代码。它支持用一行配置选择监督、标准或自主的参与程度，并按规模和风险裁剪流程：小改动走快速路径，较大的功能走完整流水线。它包含按功能组织的任务工作区、可审计的审批记录、可选的 Orca 运行时和工单系统接入，并提供 bootstrap 与 sync 命令用于初始化。
yagobski/agentleak · Open-source privacy testing for AI agents. Python SDK, CLI and MCP tools to detect data leaks across tool calls, memory, inter-agent messages and logs, with redacted reports and CI gates.
AgentLeak 是一个面向 AI Agent 的开源隐私泄漏测试工具，提供 Python SDK、CLI 和 MCP 工具。它检查工具调用、共享内存、Agent 间消息、日志和生成文件等执行通道中的数据泄漏，每条 trace 会生成脱敏报告，并基于 AgentRisk 给出风险指数；支持 CI 门禁、合规框架映射、本地 Web 平台和多种 Agent 框架集成。检测与评分默认在本地进行，不依赖云端或 LLM。
akshayKarai/AI-Code-reviewer · CodeSage is a full-stack AI Code Reviewer that analyses any code snippet and returns structured, actionable feedback. Paste your code, choose your focus areas, and get back a quality score, categorised issues with line references, fix suggestions, and even a refactored snippet.
CodeSage 是一个全栈 AI 代码审查应用：用户粘贴代码并选择审查重点后，后端将结构化提示发送给 Anthropic Claude 模型，返回质量评分（0–100）、按严重程度分类并带行号的问题、修复建议、代码亮点以及可选的代码重构片段，另提供代码解释功能。项目由 FastAPI 后端与 Streamlit 前端组成，支持 16 种语言，并以 REST API 形式提供审查与解释接口。
wwleela/TripWise.io · TripWise — Budget-Safe AI Trip Planner An AI Product Management capstone for the MakeMyTrip AI Trip Assistant case.
TripWise 是面向 MakeMyTrip AI Trip Assistant 案例的 AI 产品管理毕业项目，提供已发布的旅行行程规划应用原型，支持登录与保存行程；行程由精选目录确定性生成，并非由大模型生成。项目还包含 Groq 生成内部评审说明、经 Make 写入 Airtable 的评审队列、产品发现与 PRD、RICE 优先级、用户故事与指标、自动化证据记录、评测标准与八条黄金数据集，以及责任 AI 监控与定价等文档。项目明确直播价格与预订不在范围内，并列出尚未完成的发布门槛。
AceDataCloud/Skills · Agent Skills for AceDataCloud AI services — music, image, video generation, web search, and more. Compatible with Claude Code, GitHub Copilot, Gemini CLI, and all agentskills.io-compatible agents.
这是一个基于 agentskills.io 开放标准的 Agent Skills 集合，用于让 Claude Code、GitHub Copilot、Gemini CLI、OpenAI Codex、Cursor 等 AI 编程代理接入 AceDataCloud 的各类 AI 服务。它涵盖音乐、图像和视频生成，LLM 聊天，网页搜索，人脸变换，短链，以及 GitHub、Slack、Notion、企业微信等第三方连接器；通过安装单个技能并使用 AceDataCloud API Key 调用对应接口。
clouatre-labs/llm-agent-experiments · Benchmarking open-weight LLM coding agents as SCOUT delegates: model comparison experiments with pre-registered protocols, blind scoring, and full data.
该项目是一套预注册、盲评的评测实验资料，用于比较多款开源权重 LLM 在多智能体流水线中作为 SCOUT 研究综合角色委派者的表现，并判断它们能否以更低成本替代专有基线 Claude Haiku 4.5。实验采用 8 项二元评分准则、Mann-Whitney U 非劣效检验和成本效率指标，公开了协议、评分准则、逐次运行得分、延迟日志与 SCOUT 交接 JSON。后续实验将评测扩展到流水线全部角色，并加入跨任务复现与上下文隔离研究；项目同时说明，结论受单一任务类型和流水线配置的限制。