从 65,722 个高星开源项目里，
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camel 是用 Python 编写的 AI 工具，用于大模型与智能体应用开发。

🐫 CAMEL: The first and the best multi-agent framework. Finding the Scaling Law of Agents. https://www.camel-ai.org

generative-ai 是用 Jupyter Notebook 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。

Sample code and notebooks for Generative AI on Google Cloud, with Gemini Enterprise Agent Platform

PentestGPT 是用 Python 编写的测试工具，用于自动化测试与验证。

Automated Penetration Testing Agentic Framework Powered by Large Language Models

ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型

ChatGLM2-6B: An Open Bilingual Chat LLM | 开源双语对话语言模型

DeepLearningExamples 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理，主打易用、适合生产环境。

State-of-the-Art Deep Learning scripts organized by models - easy to train and deploy with reproducible accuracy and performance on enterprise-grade…

litgpt 是用 Python 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理，主打高性能。

20+ high-performance LLMs with recipes to pretrain, finetune and deploy at scale.

txtai 是用 Python 编写的 AI 工具，用于大模型与智能体应用开发。

💡 All-in-one AI framework for semantic search, LLM orchestration and language model workflows

open-llms 是一个 AI 工具，用于大模型与智能体应用开发。

📋 A list of open LLMs available for commercial use.

awesome-generative-ai 是一个资源清单，按主题汇总同类优质资源，主打现代化。

A curated list of modern Generative Artificial Intelligence projects and services

PocketFlow-Tutorial-Codebase-Knowledge 是用 Python 编写的 AI 工具，用于大模型与智能体应用开发。

Pocket Flow: Codebase to Tutorial

HRM 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

Hierarchical Reasoning Model Official Release

MOSS 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅，主打开源免费。

An open-source, tool-augmented conversational language model from Fudan University

LLMSurvey 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

The official GitHub page for the survey paper "A Survey of Large Language Models".

train-llm-from-scratch 是用 Python 编写的 AI 工具，用于大模型与智能体应用开发。

A straightforward method for training your LLM, from downloading data to generating text.

tensorzero 是用 Rust 编写的 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理，主打开源免费。

TensorZero is an open-source LLMOps platform that unifies an LLM gateway, observability, evaluation, optimization, and experimentation.

llm-engineer-toolkit 是一个资源清单，按主题汇总同类优质资源。

A curated list of 120+ LLM libraries category wise.

petals 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅，主打速度快。

🌸 Run LLMs at home, BitTorrent-style. Fine-tuning and inference up to 10x faster than offloading

LLMsPracticalGuide 是一个 AI 工具，用于人工智能方向的建模与推理。

A curated list of practical guide resources of LLMs (LLMs Tree, Examples, Papers)

OpenRLHF 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅，主打高性能、易用、可伸缩。

An Easy-to-use, Scalable and High-performance Agentic RL Framework based on Ray (PPO & DAPO & REINFORCE++ & VLM & TIS & vLLM & Ray & Async RL)

PowerInfer 是用 C++ 编写的 AI 工具，用于大模型与智能体应用开发。

High-speed Large Language Model Serving for Local Deployment

anomaly-detection-resources 是用 Python 编写的资源清单，按主题汇总同类优质资源。

Anomaly detection related books, papers, videos, and toolboxes. Last update late 2025 for LLM and VLM works!

FlexLLMGen 是用 Python 编写的学习资料，用于系统学习与查阅。

Running large language models on a single GPU for throughput-oriented scenarios.

deeplake 是用 C++ 编写的 AI 工具，用于大模型与智能体应用开发，主打可伸缩。

Deeplake is AI Data Runtime for Agents. It provides serverless postgres with a multimodal datalake, enabling scalable retrieval and training.

🧑‍🚀 全世界最好的LLM资料总结（多模态生成、Agent、辅助编程、AI审稿、数据处理、模型训练、模型推理、o1 模型、MCP、小语言模型、视觉语言模型） | Summary of the world's best LLM res…

🧑‍🚀 全世界最好的LLM资料总结（多模态生成、Agent、辅助编程、AI审稿、数据处理、模型训练、模型推理、o1 模型、MCP、小语言模型、视觉语言模型） | Summary of the world's best LLM resources.