Agent 与自动化01
KoshiirRa/midgley · LLM Multi-Agent Framework forecasting wholesale (RBOB) and retail unleaded gasoline prices using Gemini 3.8, NOAA weather models, executive social media gap analysis, and global energy market feeds.
midgley 是一个用 Python 实现的多智能体时间序列预测框架，目标是预测美国批发 RBOB 汽油期货和多个都市区的零售无铅汽油价格。它把 Gemini、NOAA 天气模型、海运与内河咽喉点、行政社媒缺口、Cboe OVX、Baker Hughes 钻机数、USGS 水文与地震、炼厂检修等非结构化与物理数据，融合为特征向量，再结合 RB=F、CL=F、BZ=F 等商品期货，用 Ridge 回归与 XGBoost 建模，并通过情景模拟器、预测日志和每周复盘反馈回路迭代模型。项目还自动生成公开 Web 仪表盘，展示各地预测、准确率和数据源目录。
Agent 与自动化02
ssrjkk/agent-skills · 100 curated bilingual (EN + RU) skills in the universal Agent Skills format for Claude Code, OpenCode, Cursor, Windsurf and every LLM/GLM agent — plus Python SDK + CLI with CI-enforced validation and 100% quality scoring. AI, backend, data, DevOps, frontend, mobile, security and more.
提供 100 个英俄双语 Agent Skills 技能，按 AI、后端、数据、DevOps、前端、移动、安全等 16 个领域组织，采用 SKILL.md 通用格式，可直接用于 Claude Code、OpenCode、Cursor、Windsurf 等兼容工具。库中还附带 Python SDK 和 CLI，用于统计、搜索、校验技能并计算质量分、重建目录，并且校验已在 CI 中强制执行；项目在 PyPI 上以 agent-skills-library 发布。
Agent 与自动化03
seojun-engineering/production-management-ai · Production KPI analysis, operational screening, and evidence-grounded multi-agent decision support using real manufacturing data
该项目用 Python 计算 KPI、按规则校验数据，再交给 LLM 解读，从而进行生产数据的质量校验、异常与停机损失检测、运营优先级筛选，并生成管理层报告。当前仓库包含针对真实制造业数据的 V2 分析，涵盖 59 条日生产记录、265 条小时运行记录和 1388 条停机事件，以及基于确定性证据包的多智能体 V3 设计方案。
Agent 与自动化04
LeoAlvarenga404/agent-squad · A squad of narrowly scoped AI agents that finds leads, sells, builds and maintains websites for local businesses, with a human approving what costs money or reputation.
agent-squad 是一组职责范围明确的 AI 智能体，用于自动化本地企业网站业务的销售与交付流程：寻找线索、筛选资格、与业主沟通、生成免费预览、在人工审批下成交，并处理售后修改。智能体之间不直接对话，而是通过 Postgres 状态、按客户隔离的记忆与审计事件进行协作；成本与声誉相关的动作（如成交、超出报价、对外发布）均需人工批准。项目支持通过配置文件、提示词、目录与可替换适配器进行定制，本地已用模拟客户测试，尚未在真实客户上验证。
Agent 与自动化05
oprounak34-cpu/agent-bridge-core · OpenACP 2026 Guide: Self-Hosted AI Agent Bridge for Telegram, Discord & More
AgentFlow（仓库名 agent-bridge-core）是一个自托管、协议无关的事件驱动编排层，用于把 Claude、Codex、Copilot、Gemini 等 AI 编程智能体与 Telegram、Discord、Slack、SMS、Webhook、TCP 等外部渠道连接起来。它提供会话上下文跨平台保持、可插拔适配器、人在回路审批门、事件溯源、Web 监控面板、多语言指令解析、智能体降级链、可选端到端加密与运行健康检查。README 声明以 MIT 许可发布，并说明其仅为桥接层而非沙箱，需自行承担命令安全、密钥与数据隐私责任。
Agent 与自动化06
monoplegiaunappetisingness288/disp8ch · Build automated workflows, run local AI agents, and manage tasks from a unified command center.
disp8ch 是一个面向 Windows 的桌面工作台，把聊天请求转换成可视化节点流程图，让用户拖拽调整流程并同时调度多个 AI 智能体协作完成任务。它支持本地模型离线运行与云 API 密钥接入，强调数据保存在本地磁盘，并提供文件夹访问权限开关、行动日志与模型管理界面。
Agent 与自动化07
causesubpopulation914/Hello-Agents · Build AI agent systems from theory to production with this guide on foundational concepts and multi-agent application development.
Hello-Agents 是一份面向 AI Agent 系统构建的指南与实践工具，覆盖从基础概念到在真实环境中运行应用的过程。材料描述其内容包括任务规划、记忆日志、文档事实检索与工作流可视化，并支持上传 PDF、文本与表格文件构建搜索索引，以及通过 AI 服务密钥连接模型。仓库语言为 Python，README 同时给出了 Windows 平台的安装与使用说明、常见问题排查、性能优化建议和本地数据隐私说明。
应用工具08
teddy6320/databuff · Monitor system performance with this AI-native OpenTelemetry application performance management platform.
databuff 是一个 AI 原生的 OpenTelemetry 应用性能管理（APM）平台，用于监控系统性能。据仓库简介，它结合 AI 与多智能体能力，涉及链路追踪（tracing）与根因分析（root-cause-analysis），仓库主题包含 ai、ai-agent、multi-agent、opentelemetry、apm、tracing、root-cause-analysis、database、api 等。README 仅一行标题，未提供更多安装、使用方法与限制说明。
Agent 与工作流09
Anthropic 给 Claude Code 加了个新本事：让一个 Claude 当“包工头”，把一个大任务拆成几块，交给多个并行的 Claude Code 会话同时干，最后再把结果拼起来。以前这些拆分、盯进度、汇总的活儿都得开发者自己手动做，现在可以交给它。但每个并行会话都算一次完整的 Claude Code 使用，所以额度会消耗得更快，套餐可能提前用完——Anthropic 自己也承认了这点。这项功能从周四开始向部分 Pro 和 Max 订阅者开放测试，接下来一周扩大范围，手机版、团队版和企业版则要再等等。对开发者来说，好处是处理多仓库升级这类繁琐任务更省心，代价是得盯紧自己的用量。
文中可用工具
- Claude Code一个用自然语言指挥 AI 写代码、改代码、跑测试并提交 PR 的编程工具
- Claude Projects把对话围绕共享知识库和指令组织起来，现在支持一个协调器管理多个并行会话
- Claude Pro面向个人用户的付费订阅套餐，可使用 Claude 模型和部分高级功能
- Claude Max更高用量的付费订阅套餐，面向重度用户
Agent 与工作流10
LangChain 推出了 Deep Life Sci，一个开源的生命科学智能助手，面向临床和实验室科研人员。此前通用的 AI 助手缺少生命科学领域的专业知识和数据接入，而生物医药专用产品又往往闭源且昂贵。Deep Life Sci 能直接检索 ClinicalTrials.gov 上 60 多万项临床研究、2900 万篇 PubMed 摘要和 1200 万篇 PubMed Central 全文，还能在安全沙箱里跑代码做数据分析、把任务分给数百个子智能体，并读取 PDF、图像、表格、序列等文件。对药企和科研团队来说，它开源可改，能接入自家数据、换用不同模型，并通过 LangSmith 的追踪与评测看到实际效果。
文中可用工具
- Deep Life Sci开源的生命科学智能助手，帮科研人员检索文献、分析数据
- Deep AgentsLangChain 的智能体框架，Deep Life Sci 建立在其之上
- LangSmith用于追踪和评测智能体表现的平台，含沙箱功能
- ClinicalTrials.gov提供 60 多万项注册临床研究记录的数据源
- PubMed提供 2900 万篇论文摘要的数据源
- PubMed Central提供 1200 万篇全文文章的数据源
- Claude文中作为通用 AI 助手被提及，称其缺少生命科学领域知识
- ChatGPT文中作为通用 AI 助手被提及，称其缺少生命科学领域知识
Agent 与自动化11
Mubder/kazma · Autonomous AI agent framework — LangGraph brain, swarm orchestration, Arabic-first, with human-in-the-loop safety.
Kazma 是一个开源的自主 AI 智能体框架，以 LangGraph 作为核心大脑，提供群体编排（swarm orchestration）、认知记忆引擎、文档智能处理以及三重人工介入（HITL）安全审批机制。它支持 Web、TUI、CLI、Telegram、Discord、Slack 等多种交互平台，并兼容 OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama 等多家模型提供方，强调以阿拉伯语为先的本地化支持，以及遇到不确定时暂停、询问或如实失败而非编造答案的行为准则。
Agent 与自动化12
magnusfroste/siliconsoap · SiliconSoap is a cool new way to watch AI agents talk to each other. We make open-source AIs and the newest, most advanced AIs battle it out in exciting, planned conversations. Get ready for AIs with strong personalities, powerful speeches, and quick comebacks. We also add AI-made pictures and sounds to make it even more fun to watch. It's like ...
SiliconSoap 是一个多智能体 AI 对话平台，支持 2-4 个 AI 模型围绕任意话题展开辩论、协作与讨论。用户可从 Llama、DeepSeek、Qwen、Mistral、Gemini 等 20 多个模型中选择，并为它们指定“魔鬼代言人”“哲学家”“科学家”等自定义人格，还提供对话质量分析、公开分享链接和戏剧性对话合集。项目基于 React 18、TypeScript 与 Supabase 构建，模型调用经由 OpenRouter API。
评测与安全13
cloudflare/security-audit-skill · A coding-agent skill for multi-phase security audits with independently verified, machine-readable findings
这是 Cloudflare 开源的一个编码智能体技能（skill），用于对代码库执行多阶段安全审计。它把审计流程拆成六个阶段：侦察、基于覆盖台账的漏洞猎取、候选发现验证、结构化输出、独立记录复核和与目标无关的报告生成。审计结果以机器可读的 findings.json 输出，并区分 confirmed、needs_validation 和 rejected 三种结论，配合零依赖校验脚本验证覆盖台账与发现记录。多次运行同一仓库的审计是累加的，会复用既往台账与发现来定位覆盖缺口。该技能是 Cloudflare 漏洞发现流水线的单仓起点。
AI 编程14
cline/cline · Autonomous coding agent as an SDK, IDE extension, or CLI assistant.
Cline 是一个开源自主编码 Agent，提供 SDK、CLI、VS Code 扩展、JetBrains 插件与桌面应用等多种形态。它能读取项目结构并在代码库中进行协调修改，执行终端命令并实时观察输出，还支持 Plan/Act 模式、.clinerules 规则与技能、多模型提供商、插件与 MCP 服务器扩展、多 Agent 团队协作、定时任务、Slack/Telegram/Discord 等消息平台接入，以及面向 CI/CD 的无头 CLI 模式。
Agent 与工作流15
AWS 发布新的 Step Functions 模式，让 Amazon Bedrock AgentCore 代理在航班中断后提议新行程和补偿方案，但预订变更与支付等操作必须经过确定性代码验证后才能执行。AWS 同日还发布 Abnormal AI 案例研究，主张代理需要代码执行环境进行计算、数据处理与程序化验证，以补充纯语义推理的不足。
Agent 与自动化16
MetaBrain-Labs/meta-pm-agent · Open-source multi-agent product management system for turning ideas into requirements, execution plans, knowledge graphs, and PRDs.
Meta PM Agent（工作区 UI 中文名为「问渠」）是一个开源的多智能体产品管理系统。它围绕产品需求工作流，把用户对话转化为结构化需求，经过请求分析、Planner 生成依赖感知的 DAG、并行 Executor 执行与 Critique 评审，最终产出可审计的 PRD 文档，并在 PostgreSQL 中持久化产品知识图谱（节点、关系、决策、风险、来源等）。项目基于 TypeScript、LangGraph、LangChain、DeepAgents、Hono、React 与 Vite 构建，带有 SSE 流式 API 和 checkpoint 恢复机制。当前 v0.1 定位为单用户本机预览版本。
Agent 与自动化17
JRs-Master/firebat · firebat
Firebat 是一个自托管、单节点、支持多 LLM 提供商的 AI 可视化自动化 Agent（VAA）。用户在 Web UI 中通过一段对话即可完成 Web 应用的构建与运营：一个提示贯穿设计、实现、部署、定时调度与通知。它结合了 Agent（原生 Function Calling 多轮工具循环）、自动化（cron 与预编译流水线）与可视化（46 个内置组件渲染页面、图表、卡片与实时流），并同时提供 MCP 服务端与客户端、沙箱执行与项目构建引导流程。
Agent 与自动化18
Yoodaddy0311/artibot · Autonomous Agent OS for Claude Code — 28 agents, 114 skills, 72 commands. Dual-process cognition, lifelong learning, parallel agent teams, planning→PRD/ADR/TODO workflow, cross-platform install.
Artibot 是一个面向 Claude Code 的认知编排插件，基于双过程（System 1/2）路由、终身学习和原生 Agent Teams API 实现多智能体团队协作。它提供 30 个专用智能体、114 个领域技能、79 个斜杠命令与 28 个 Hook 注册，支持规划→PRD/ADR/TODO 工作流、并行团队执行、TDD、代码审查、安全审计、视觉验证等流程，并通过平台适配器导出到 Gemini CLI、Codex CLI、Antigravity 与 Cursor。仓库同时包含面向知识工作者的 artibot-cowork 插件，覆盖营销活动、长文写作、AEO/GEO 内容与韩文市场 SEO 等场景。
Agent 与自动化19
honied-valerian411/agentic-reasoning-lab · 🤖 Build reasoning-driven systems with multi-agent orchestration, reliable context grounding, and accurate evaluations for AI product management.
agentic-reasoning-lab 是一个基于 Python 的开源实验平台，围绕多智能体推理、上下文编排和模型可靠性评估展开，提供主仪表盘、智能体管理工具以及性能与系统健康报告工具，面向探索多智能体协作解决问题与评估不同 AI 模型表现的使用场景。
Agent 与工作流20
Alex Porcelli 探讨企业 AI 的关键缺口：高风险决策中的非确定性输出与责任缺失。他分享如何将 DMN 决策模型与 LLM、Agent Skills 及 NeMo Guardrails 集成，构建可审计、确定性的 Agent 架构，让业务负责人拥有决策逻辑，同时工程师维持稳健的架构治理。