模型与多模态01
agentjido/req_llm · Composable Elixir library for LLM interactions built on Req and Finch
ReqLLM 是一个基于 Req 与 Finch 构建的 Elixir 库，将不同厂商 LLM API 的请求与响应标准化，提供统一、符合 Elixir 习惯的调用接口。它受 Vercel AI SDK 启发，提供 generate_text/3、stream_text/3、generate_object/4 等高层函数，内部由 Req 负责请求/响应、Finch 负责流式传输，并通过 provider 回调统一模型元数据、选项与响应格式。根据 README，其模型目录来自 LLMDB，覆盖 21 个已实现的 provider 集成、1,205 个模型，涵盖文本、嵌入、图像生成、语音、转录、重排与 OCR 等操作，同时支持 Ollama 和 LM Studio 本地推理。库还提供结构化输出、工具调用、模型路由 behaviour、评测模型（Jev）等能力。
AI 编程02
zackees/clud · Claude & Codex CLI but with safety 3rd and God Mode always.
clud 是一个基于 Rust 的命令行工具，名称取自 claude 的简写，围绕 Claude Code 这个交互式前端提供多后端、多模型的智能体编码体验。它支持通过 --codex、--deepseek、--kimi、--openrouter 等参数切换 Codex、DeepSeek、Kimi 或 OpenRouter 上的模型，也支持 clud do、clud grind 等工作流把单个 issue 或整批 issue 一路推进到合并 PR，并提供后台守护会话、附加/恢复会话、PTY 与 Sixel 图形头、管道与 headless 模式等能力。README 还提到修复了 Windows 上僵尸 git/bash 进程的性能问题，内置 clud-cmd-scan 命令守卫钩子拦截被禁用的 shell 命令，并对 Codex 钩子健康与 Windows 批处理退出码传播给出告警。
AI 编程03
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。
推理与部署04
wisent-ai/brama
Brama 是 Wisent 提供的统一模型访问网关，通过一个 OpenAI 兼容 API 与统一身份接入多个模型提供商与订阅。它支持逻辑别名与 best/fast/cheap 等启发式路由、agent 级订阅选择器（any、any-vision-capable、task:<task-name>）、SSE 流式输出、OAuth 订阅凭据刷新、final-use 密钥兑换（Skarbiec 能力插座或桌面内存凭据映射）以及按 token 归属的审计日志。适用于桌面私有网关、Wisent 服务开发者、Jeden 运行时与运维人员的权限最小化与可审计路由场景。
Agent 与自动化05
dsswift/ion · Headless multi-provider LLM agent runtime. Single Go binary, 14+ providers, 70+ extension hooks, zero opinions.
Ion Engine 是一个无头、多供应商的 LLM 智能体运行时，以单个静态 Go 二进制形式运行，无需运行时依赖。它负责智能体循环、并行工具执行、带分支的对话持久化以及多供应商抽象，支持 14+ 个 LLM 供应商和 73 个扩展钩子。扩展可通过 stdin/stdout 上的 JSON-RPC 用任意语言编写。它不预设界面、工作流、权限模型或部署目标，适合在其之上构建领域专属的智能体系统。
Agent 与自动化06
maci0/clanker · Self-improving AI agent harness in Zig 0.16 — gated self-patch loop, sandboxed WASM tools, CLI + web UI
clanker 是一个用 Zig 0.16 编写的自改进 AI Agent 运行框架（harness），通过 zwasm 以沙箱化 WebAssembly 模块方式执行工具，并采用受门控的自我修补循环改进自身源码：Agent 提出精确匹配补丁，应用到暂存副本，经 zig build、zig build test、zig build tools、zig fmt 和 lint 验证全部通过后才提升到正式代码树。项目强调“一切皆插件”，工具、模型供应商、Web UI 视图、技能与提示词、配置均以插件形式组织，插件边界同时是安全边界。提供 CLI 与 Web UI，支持 MCP 服务器、Peer 通知、Mesh 集群、A2A agent card、目标生命周期、流式 REPL、执行图谱、Arena 辩论与盲测模型对比等能力。
应用工具07
shrs425p/AI-Recruitment-System · A desktop app that automates the hiring workflow — from resume parsing and NLP extraction to candidate ranking, scheduling, interview question generation, and reporting — all in a single user-friendly interface.
AI Recruitment System 是一个面向技术招聘的桌面应用，将简历解析、NLP 特征抽取、候选人按岗位加权排名、面试排期、面试问题生成、网页监考与报告输出整合进单一界面。它支持本地 Ollama 隐私模式与 8+ 云服务商的轮询负载均衡，提供带一次性令牌的面试门户、摄像头活体检测与浏览器违规追踪、离线语音问答、AES 加密凭据存储及 PDF 报告。