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HumanStudy-Bench:面向 AI 智能体评估的人类被试实验标准化回放基准

HumanStudy-Hub/HumanStudy-Bench · HumanStudy-Bench: Community Edition — Standardized human study replays for AI agent evaluation

HumanStudy-Bench 是一个标准化测试平台,用于让 AI 智能体回放人类被试实验。它由三部分构成:按已发表实验协议进行重建的执行引擎、一个持续扩充的可运行社会科学研究集合,以及从行为、效应和科学结论层面进行的评估。初始收录 12 项研究,覆盖认知、策略互动和社会心理学。项目提供直接提交 PR 的贡献路径(复制现有 study 目录结构、本地验证脚本、提交 PR),另有处于升级中的 HumanStudy-Hub 平台自动建研究路径。仓库结构包含 studies、src、playground、agent_pipeline、generation_pipeline、scripts、docs 和 tests。

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AI Engineering: Deep Dives:从零构建 LLM 应用的动手课程合集

alexvervloet/ai-engineering-deep-dive · A from-scratch, build-it-yourself course series for AI engineering. 17 hands-on repos across the API call, RAG, evals, agents, injection, and production. Offline-first, provider-agnostic, no frameworks.

这是一套从零开始、动手构建的 AI 工程课程系列,包含 17(README 中亦称 25)个独立仓库级深潜教程,覆盖 API 调用、提示工程、RAG、评测、Agent、提示注入与防护、生产化等主题。每个概念对应可运行的小型 Python 脚本,多数首个可运行示例无需 API Key,强调离线优先、供应商无关、不依赖框架,仅需基础 Python。另含 bonus 深潜(Agent Harness、上下文工程、AI 数据工程、GenAI 安全、多模态、实时语音、ML 基础、微调、MCP、本地模型、推理平台、可观测性、架构、测试与交付、结构化数据、专业工具)以及 TypeScript 配套版本。

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CodePilot AI(AetherFix-Agent):基于大模型的自主代码修复与智能调试引擎

wzya2005/AetherFix-Agent · AI Code Fixer 2026: Your Smart Debugging Agent with 79.4% Solution Rate

CodePilot AI 是一个基于大语言模型的自主代码修复与调试工具,采用「检测—分析—修复—验证」循环,支持语法错误、逻辑缺陷和性能问题的识别与补丁生成,并提供人工复核、自动测试生成和 Git 回滚保护。项目支持 OpenAI GPT-4-turbo、Claude 3.5 Sonnet 以及 CodeLlama、Mistral 等本地模型,覆盖多种编程语言和配置文件,提供 CLI 和 React Web 仪表盘,可接入 GitHub Actions、pre-commit 钩子或常驻进程进行持续监控。README 宣称在 2026 年基准测试中达到 79.4% 的自动解决率。

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Otto:本地优先的个人 AI 智能体,支持研究、写作、规划与编程

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。

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llm-for-zotero:在 Zotero 文献库内使用的 LLM 研究代理插件

yilewang/llm-for-zotero · An open-source research agent system for your Zotero library.

llm-for-zotero 是一个将大语言模型引入 Zotero 阅读器的开源研究代理系统,让用户无需离开文献库即可与 PDF、选中文本、图表和上传文档对话,获取带引用可跳转的答案,比较多个文献,并把回答、对话记录和研究笔记保存到 Zotero 笔记或本地 Markdown 目录(如 Obsidian、Logseq)。它支持标准 API 提供商、本地 OpenAI 兼容模型、ChatGPT WebChat、Codex App-Server 和 Claude Code 等多种后端,并提供 Agent Mode(beta)用于库级读取、搜索、打标、元数据管理、导入与整理,以及基于 Tavily 的联网搜索。

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Franklin Agent:持有 USDC 钱包自主付费执行任务的 AI 经济智能体

BlockRunAI/Franklin · The AI agent with a wallet — spends USDC autonomously to get real work done. Apache-2.0, TypeScript.

Franklin Agent 是一个基于 TypeScript 的自主经济智能体,可持有 USDC 钱包并通过 x402 微支付协议为模型调用、实时市场数据、搜索与媒体生成等付费服务自动付款。它以交易信号为核心场景,能购买行情数据、提出交易计划供用户确认,并跨会话持续追踪目标与记录交易日志。支持 Solana、Base 与 Arc 三条链的 USDC 钱包,也支持在 BlockRun 预付账户充值后使用 API key 付费,两种方式可互换。可从 55+ 供应商中按任务选择模型,以 YOPO(You Only Pay Outcome)模式按实际消耗结算,钱包余额即硬性预算上限。

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open_deep_research:使用多模型与搜索工具构建开源深度研究智能体

randomvariablewhitepelican129/open_deep_research · Build open source deep research agents using multiple models, search tools, and MCP servers.

该项目是一个开源的深度研究智能体应用,能够根据用户提供的主题,借助人工智能检索多个来源并汇总信息,自动完成研究流程。用户可选择模型提供商、设置 API Key、调整搜索深度与输出格式,并将最终报告导出为文本文件。README 说明其面向 Windows 10/11 环境,查询通过用户自己的 API Key 处理,历史记录不存储于外部服务器。

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