可视化构建与部署 AI 智能体、工作流的低代码工具,支持多模型与自定义组件。
Langflow is a powerful tool for building and deploying AI-powered agents and workflows.
microsoft
Windows 效率工具集,提供窗口管理、批量重命名、取色器等系统增强功能。目前累计 14 万 star、8.7k fork,在本地项目库中星标排名约第 76 / 65722,主要语言为 C,项目始于 2019 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给需要桌面端软件的团队:涉及 advanced-paste、color-picker、command-palette、desktop 方向。
按累计星标排序,库内共 65,724 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,033 个)。
优先使用本地记录的星标快照计算近 7 天真实增量;快照不足 7 天时,按「创建以来日均获星」估算,数值旁会标注口径。
已收录 GitHub 星标过千的公开项目,附原始简介、语言、主题与活跃度。用一句自然语言描述需求,即可获得 AI 推荐。
可视化构建与部署 AI 智能体、工作流的低代码工具,支持多模型与自定义组件。
Langflow is a powerful tool for building and deploying AI-powered agents and workflows.
LLMs-from-scratch 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Implement a ChatGPT-like LLM in PyTorch from scratch, step by step
llm-course 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
Course to get into Large Language Models (LLMs) with roadmaps and Colab notebooks.
LlamaFactory 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Unified Efficient Fine-Tuning of 100+ LLMs & VLMs (ACL 2024)
为GPT/GLM等LLM大语言模型提供实用化交互接口,特别优化论文阅读/润色/写作体验,模块化设计,支持自定义快捷按钮&函数插件,支持Python和C++等项目剖析&自译解功能,PDF/LaTex论文翻译&总结功能,支持并行问询多种LL…
为GPT/GLM等LLM大语言模型提供实用化交互接口,特别优化论文阅读/润色/写作体验,模块化设计,支持自定义快捷按钮&函数插件,支持Python和C++等项目剖析&自译解功能,PDF/LaTex论文翻译&总结功能,支持并行问询多种LLM模型,支持chatglm3等本地模型。接入通义千问, de…
Flowise 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Build AI Agents, Visually
《深入理解 AI Agent:设计原理与工程实践》(李博杰 著)开源主仓库:全书正文、编译版 PDF 与按章配套代码
《深入理解 AI Agent:设计原理与工程实践》(李博杰 著)开源主仓库:全书正文、编译版 PDF 与按章配套代码
ray 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打可伸缩。
Ray is an AI compute engine. Ray consists of a core distributed runtime and a set of AI Libraries for accelerating ML workloads.
LightRAG 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打速度快、易用。
[EMNLP2025] LightRAG: Simple and Fast Retrieval-Augmented Generation
langextract 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
A Python library for extracting structured information from unstructured text using LLMs with precise source grounding and interactive visualization.
langfuse 是用 TypeScript 编写的运维工具,用于部署、编排与监控,主打开源免费。
🪢 Open source agent evals & observability: Trace, evaluate, and improve LLM applications with one open platform.
agentscope 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Build and run agents you can see, understand and trust.
storm 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
An LLM-powered knowledge curation system that researches a topic and generates a full-length report with citations.
awesome-generative-ai-guide 是用 HTML 编写的资源清单,按主题汇总同类优质资源。
A one stop repository for generative AI research updates, interview resources, notebooks and much more!
Hands-On-Large-Language-Models 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Official code repo for the O'Reilly Book - "Hands-On Large Language Models"
haystack 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打可伸缩、开源免费、适合生产环境。
Open-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workfl…
awesome-ai-engineering 是一个 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
🚀 A curated collection of AI engineering resources, roadmaps, tools, and projects covering LLMs, RAG, AI Agents, MCP, fine-tuning, evaluations, and…
The official repo of Qwen (通义千问) chat & pretrained large language model proposed by Alibaba Cloud.
The official repo of Qwen (通义千问) chat & pretrained large language model proposed by Alibaba Cloud.
FinGPT 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅,主打开源免费。
FinGPT: Open-Source Financial Large Language Models! Revolutionize 🔥 We release the trained model on HuggingFace.
machine-learning-for-trading 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Code for Machine Learning for Trading, 3rd edition — from data sourcing to live execution.
ml-engineering 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Machine Learning Engineering Open Book
中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地CPU/GPU训练部署 (Chinese LLaMA & Alpaca LLMs)
中文LLaMA&Alpaca大语言模型+本地CPU/GPU训练部署 (Chinese LLaMA & Alpaca LLMs)
Megatron-LM 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Ongoing research training transformer models at scale
Awesome-Multimodal-Large-Language-Models 是一个学习资料,用于系统学习与查阅。
:sparkles::sparkles:Latest Advances on Multimodal Large Language Models
项目列表来自 GitHub 官方 Search API(stars:>1000)。单个查询最多只能返回前 1000 条,所以「同步热门」取到的是星标最高的 1000 个;要拿全量必须按星标区间拆成多个查询——本站会先查各区间的真实数量再自动切分(1k–2k 约 3.2 万个,2k–5k 约 2.1 万个,5k–20k 约 1 万个,2 万以上约 2300 个)。GitHub 上星标过千的公开仓库当前约 66,033 个,本站已收录 65,724 个。星标、简介、语言与主题均为 GitHub 原始字段,未做人工逐一核验。
中文介绍分三种来源,卡片与详情页均有标注:热门项目使用本站人工维护的条目;其余项目由程序依据语言、主题、简介中的特征词与项目数据自动生成;仓库原简介本身是中文时直接引用原文。自动生成的介绍只是对公开字段的归纳,不代表项目方表述,也不构成选型结论。
每日推荐按北京时间每天从星标 6000 以上、近 18 个月仍有提交且未归档的项目中选取,排除近 120 天已推荐过的项目,同一天内结果固定。推荐结果由规则引擎(或配置的大模型)生成,不构成选型结论。
每天每台设备可免费检索 3 次,浏览、筛选和关键词查找不消耗额度。选择下方任一方案即可继续(当前为模拟支付)。
模拟支付不会接入真实渠道,也不会产生任何扣款。