mem0 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The Memory Layer for AI Agents - Drop-in memory infrastructure for AI agents and apps. Context that persists. Built for production.
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。
mem0 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
The Memory Layer for AI Agents - Drop-in memory infrastructure for AI agents and apps. Context that persists. Built for production.
mempalace 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 best-benchmarked open-source AI memory system. And it's free.
hindsight 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Hindsight: Agent Memory That Learns
OpenViking 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Self-evolving Context Database for AI Agents. Unify Agent Memory, Knowledge RAG and Skills.
supermemory 是用 TypeScript 编写的运维工具,用于部署、编排与监控,主打速度快、可伸缩。
Memory and context engine + app that is extremely fast, scalable, and can be run fully locally. The Memory API for the AI era.
agentmemory 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
#1 Persistent memory for AI coding agents based on real-world benchmarks
TencentDB-Agent-Memory 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
TencentDB Agent Memory is a team-level memory hub for AI Agents — turning conversations, docs, and code into four reusable memory assets (Chat Memor…
12-factor-agents 是用 TypeScript 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
What are the principles we can use to build LLM-powered software that is actually good enough to put in the hands of production customers?
Memori 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打支持自托管、适合生产环境。
Memori is agent-native memory infrastructure. A LLM-agnostic layer that turns agent execution and conversation into structured, persistent state for…
memvid 是用 Rust 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Memory layer for AI Agents. Replace complex RAG pipelines with a serverless, single-file memory layer. Give your agents instant retrieval and long-t…
memray 是用 Python 编写的开源项目,主题标签有限,建议打开仓库查看具体用途。
Memray is a memory profiler for Python
memU 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Personal memory across agents
Agent-S 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Agent S: an open agentic framework that uses computers like a human
psutil 是用 Python 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理,主打跨平台。
Cross-platform lib for process and system monitoring in Python
memreduct 是用 C 编写的运维工具,用于部署、编排与监控,主打轻量、实时。
Lightweight real-time memory management application to monitor and clean system memory on your computer.
dawarich 是用 Ruby 编写的可自托管服务,可以部署在自己的服务器上,主打适合生产环境。
Your favorite self-hostable alternative to Google Timeline (Google Location History)
PixelRAG 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。
https://arxiv.org/abs/2606.28344. The end of web parsing. The beginning of scalable pixel-native search. link: https://pixelrag.ai/
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.
volatility 是用 Python 编写的安全工具,面向安全研究与防护。
An advanced memory forensics framework
honcho 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
Memory library for building stateful agents
opensquilla 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
OpenSquilla — Token-Efficient AI Agent with same budget, higher intelligence density
awesome-hermes-agent 是一个 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发,主打开源免费。
Independent directory of useful skills, plugins, memory providers, tools, surfaces, and guides for Nous Research's open-source Hermes Agent.
mimiclaw 是用 C 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
MimiClaw: Personal Agent on a $5 chip. No OS(Linux). No Node.js. No Mac mini. No Raspberry Pi. No VPS. Hardware agents OS. On device Muse.
MineContext 是用 Python 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
MineContext is your proactive context-aware AI partner(Context-Engineering+ChatGPT Pulse)
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。