LLM_MultiAgents_Survey_Papers 是一个 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges (In IJCAI 2024)
ggml-org
用 C/C++ 实现的大模型推理引擎,主打本地与低资源环境运行。目前累计 13.3 万 star、2.5 万 fork,在本地项目库中星标排名约第 83 / 65744,主要语言为 C++,项目始于 2023 年,采用 MIT 许可。最近状态:本周仍有提交。
适合谁:推荐给做 AI 应用的开发者:涉及 ggml 方向。
按累计星标排序,库内共 65,744 个项目(GitHub 上星标 ≥ 1k 的公开仓库约 66,086 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。
LLM_MultiAgents_Survey_Papers 是一个 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges (In IJCAI 2024)
tools 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打功能完整。
A set of tools that gives agents powerful capabilities.
bedrock-chat 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
AWS-native chatbot using Bedrock
bert4torch 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
An elegent pytorch implement of transformers
modelfusion 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The TypeScript library for building AI applications.
LLMs interview notes and answers:该仓库主要记录大模型(LLMs)算法工程师相关的面试题和参考答案
LLMs interview notes and answers:该仓库主要记录大模型(LLMs)算法工程师相关的面试题和参考答案
gp.nvim 是用 Lua 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Gp.nvim (GPT prompt) Neovim AI plugin: ChatGPT sessions & Instructable text/code operations & Speech to text [OpenAI, Ollama, Anthropic, ..]
nerve 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打易用。
The Simple Agent Development Kit.
gentle-shell 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Your coding agent for controlled development in the workspace you lead. A Pi-native shell with Organic Driven Development, focused subagents, risk-b…
ChatTutor 是用 Vue 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
👨🏫 ChatTutor: Visual and Interactive AI Tutor
text-to-lora 是用 Python 编写的学习资料,用于系统学习与查阅。
Hypernetworks that adapt LLMs for specific benchmark tasks using only textual task description as the input
jev 是用 C++ 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。
jevos: an open-source alternative to Jev and Microsoft-Decision-1. Yes/no decisions, choices and scores with probabilities, on your laptop's CPU.
Awesome-Knowledge-Distillation-of-LLMs 是一个 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
This repository collects papers for "A Survey on Knowledge Distillation of Large Language Models". We break down KD into Knowledge Elicitation and D…
pruna 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打速度快、轻量。
Pruna is a model optimization framework built for developers, enabling you to deliver faster, more efficient models with minimal overhead.
TensorFold 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
LLM Inference Engine for Metal, CUDA and Vulkan.
SeaGOAT 是用 Python 编写的数据库工具,用于数据存储与查询。
local-first semantic code search engine
Jlama 是用 Java 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打现代化。
Jlama is a modern LLM inference engine for Java
LangChat 是Java&LangChain4j生态的开源 AI Agent 应用平台,支持多模型、Agent、知识库 RAG、Skills、MCP 与智能问数。
LangChat 是Java&LangChain4j生态的开源 AI Agent 应用平台,支持多模型、Agent、知识库 RAG、Skills、MCP 与智能问数。
react-native-ai 是用 TypeScript 编写的移动端方案,用于移动应用开发,主打跨平台。
Full stack framework for building cross-platform mobile AI apps
sre 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打注重安全、开源免费、适合生产环境。
The SmythOS Runtime Environment (SRE) is an open-source, cloud-native runtime for agentic AI. Secure, modular, and production-ready, it lets develop…
ai-setup 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Continuously sync your AI setups with one command. Codebase tailor suited agent skills, MCPs and config files for Claude Code, Cursor, and Codex.
mcp-searxng 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Private web search for AI assistants via SearXNG — supports Claude, Cursor, and any MCP client
e2m 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打易用、可扩展、开源免费。
E2M converts various file types (doc, docx, epub, html, htm, url, pdf, ppt, pptx, mp3, m4a) into Markdown. It’s easy to install, with dedicated pars…
One Query. All Search Skill. 聚合 Gemini、Grok、豆包、元宝等平台原生 AI 搜索能力,免费获取科技趋势、行业舆情、热点追踪、旅行规划、日常问题统一接进自己的 Agent 与工作流,指定链接免费爬取
One Query. All Search Skill. 聚合 Gemini、Grok、豆包、元宝等平台原生 AI 搜索能力,免费获取科技趋势、行业舆情、热点追踪、旅行规划、日常问题统一接进自己的 Agent 与工作流,指定链接免费爬取
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 66,086 个,本站已收录 65,744 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。