langchain4j 是用 Java 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打易用、开源免费、适合生产环境。
LangChain4j is an idiomatic, open-source Java library for building LLM-powered applications on the JVM. It offers a unified API over popular LLM pro…
practical-tutorials
项目驱动学习教程合集,通过一步步做完整项目来掌握一门技术。目前累计 28.8 万 star、3.7 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 16 / 65705,主要语言为 Python,项目始于 2017 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给想补齐某块知识的开发者:涉及 beginner-project、cpp、golang、javascript 方向。
按累计星标排序,库内共 65,705 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 65,968 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。
langchain4j 是用 Java 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打易用、开源免费、适合生产环境。
LangChain4j is an idiomatic, open-source Java library for building LLM-powered applications on the JVM. It offers a unified API over popular LLM pro…
gateway 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打高性能、速度快。
A blazing fast AI Gateway with integrated guardrails. Route to 1,600+ LLMs, 50+ AI Guardrails with 1 fast & friendly API.
LEANN 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。
[MLsys2026 Best Paper]: https://arxiv.org/abs/2506.08276. RAG on Everything with LEANN. Enjoy 97% storage savings while running a fast, accurate, an…
chainlit 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Build Conversational AI in minutes ⚡️
🔍大模型应用开发实战一:RAG 技术全栈指南,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/all-in-rag/
🔍大模型应用开发实战一:RAG 技术全栈指南,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/all-in-rag/
phoenix 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
AI Observability & Evaluation
openui 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The Open Standard for Generative UI
https://adongwanai.github.io/AgentGuide | AI Agent开发指南 | LangGraph实战 | 高级RAG | 转行大模型 | 大模型面试 | 算法工程师 | 面试题库 | 强化学习|数据合成
https://adongwanai.github.io/AgentGuide | AI Agent开发指南 | LangGraph实战 | 高级RAG | 转行大模型 | 大模型面试 | 算法工程师 | 面试题库 | 强化学习|数据合成
langchaingo 是用 Go 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
LangChain for Go, the easiest way to write LLM-based programs in Go
awesome-langchain 是一个资源清单,按主题汇总同类优质资源。
😎 Awesome list of tools and projects with the awesome LangChain framework
LangChain 的中文入门教程
LangChain 的中文入门教程
GPTCache 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Semantic cache for LLMs. Fully integrated with LangChain and llama_index.
Prompt_Engineering 是用 Jupyter Notebook 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
22 prompt engineering techniques with hands-on Jupyter Notebook tutorials, from fundamental concepts to advanced strategies for leveraging LLMs.
swarms 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打适合生产环境。
The Enterprise-Grade Multi-Agent Orchestration Framework. Website: https://swarms.ai
llm-scraper 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Turn any webpage into structured data using LLMs
helicone 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打开源免费。
🧊 Open source LLM observability platform. One line of code to monitor, evaluate, and experiment. YC W23 🍓
Decepticon 是用 Python 编写的测试工具,用于自动化测试与验证。
Autonomous Hacking Agent for Red Team
agentops 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Python SDK for AI agent monitoring, LLM cost tracking, benchmarking, and more. Integrates with most LLMs and agent frameworks including CrewAI, Agno…
coze-loop 是用 Go 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Next-generation AI Agent Optimization Platform: Cozeloop addresses challenges in AI agent development by providing full-lifecycle management capabil…
openagent 是用 Go 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
⚡️next-generation personal AI assistant powered by LLM, RAG and agent loops, supporting computer-use, browser-use and coding agent, demo: https://de…
TaskingAI 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打开源免费。
The open source platform for AI-native application development.
🚀 2026 最系统的 AI Agent 速成指南|智能体实战教程 · 完整学习路径 + 实战项目 + 面试题库 · 对标大模型应用开发工程师岗位 · 覆盖LangChain / LangGraph / Coze / Dify / M…
🚀 2026 最系统的 AI Agent 速成指南|智能体实战教程 · 完整学习路径 + 实战项目 + 面试题库 · 对标大模型应用开发工程师岗位 · 覆盖LangChain / LangGraph / Coze / Dify / MCP / skills / LLM / RAG / 提示词…
llm-graph-builder 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Neo4j graph construction from unstructured data using LLMs
argilla 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Argilla is a collaboration tool for AI engineers and domain experts to build high-quality datasets
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 65,968 个,本站已收录 65,705 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。