AI 资源库 · 已整理 4 项
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yzfly/edgejev · 离线可用的本地类型化决策：4 核 CPU 单题 15.6ms。Local & offline Jev / System One inference on CPU — ONNX + INT8, no torch at runtime. 支持 laya / kev / PlayJev
EdgeJev 把 laya、kev、NanoJev、PlayJev 等开源 Jev / System One 复现项目统一为「转换 → 量化 → 部署」的流程：导出 ONNX、做 INT8 量化，并起一个与官方 /v1/systemone 协议兼容的本地服务。它以 ONNX Runtime 在 CPU 上做离线推理，运行时只依赖 onnxruntime、tokenizers、numpy，不需要 torch、API key 或联网，数据不出本机；同时提供 build / serve / eval / bench / info 等 CLI 子命令和训练模块。
Defiladeboarfish90/agent-memory · Store persistent AI agent memory in Markdown files with search, context injection, checkpoints, and compaction—no database needed
agent-memory 是一个面向 AI 智能体的文件式记忆系统，把智能体的事实、笔记、任务和历史记录保存在纯 Markdown 文件中，不需要数据库。每个智能体可使用独立文件夹，便于人工阅读、编辑、迁移和备份，并支持搜索、上下文注入、检查点与压缩等能力（依描述所述）。项目以 TypeScript 编写，README 主要面向 Windows 用户提供下载与首次运行说明。
Nido007-cmyk/Nido · NIDO — your agent, your world. Privacy-first offline personal AI assistant for Android.
NIDO 是一个运行在 Android 手机上的个人 AI 助手，基于 BOAR 项目分支开发，强调隐私设计与本地优先。它通过 llama.cpp（llama.rn）在设备端运行本地 LLM 对话，使用 SQLCipher 和 Android Keystore 加密持久记忆（事实、偏好、人物与日志），并提供笔记、提醒、设备时间、打开应用等不联网的本地工具，以及继承自 BOAR 的本地 RAG 文档索引。项目还包含 think→act→observe 的 Agent 循环、AUTO/ASK/DENY 策略引擎、网络审计日志，以及一套面向 NIDO 设备间通信的 P2P 协议（Ed25519/X25519、握手 v3、心跳、任务协商、能力授权、防重放与 SHA-256 分片校验）。项目处于 Alpha 阶段，1985 项自动化测试通过，双设备端到端体验尚未验证，部分模块（定时任务、知识图谱、双模型路由等）已实现但未接入运行时，另有多个研究概念未实现。
b7n0de/proofbundle · Portable evidence for AI work, verifiable offline. Integrity, not truth
proofbundle 是一个 Python 工具与回执格式，用于把 AI 评测、审查、决策或动作转化为单个可移植回执文件，支持离线验证与显式策略检查。它可证明内容由哪个密钥签名、签名内容是否被改动、所附证明与策略检查是否通过，但明确不判断所报告结果是否真实、工作是否正确或完整。核心支持签名回执与 Merkle 包含证明，并提供评测回执、选择性披露、决策回执、Inspect AI 集成、RFC 3161/OpenTimestamps 锚定、ML-DSA-44 见证共签名等可选能力，各特性成熟度不一。