GenAI_Agents 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
50+ tutorials and implementations for Generative AI Agent techniques, from basic conversational bots to complex multi-agent systems.
35 production-grade agentic AI architectures (Reflexion, LATS, GraphRAG, MemGPT, Voyager, BrowserAgent, ...) — a Python library and runnable textbook with multi-provider LLM support and a 17-task benchmark leaderboard.
all-agentic-architectures 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
目前累计 4.6k star、777 fork,主要语言为 Jupyter Notebook,项目始于 2025 年,采用 MIT 许可。最近状态:近半年有提交。适合:做 AI 应用的开发者。
中文介绍优先采用本站人工维护条目;无维护条目时依据 GitHub 公开字段(语言、主题、星标、提交时间)自动生成,未经项目方确认,不构成选型结论。FareedKhan-dev/all-agentic-architectures 是一个以 Jupyter Notebook 为主的开源项目,目前累计 4.6k star、777 fork,近半年有提交。主要方向:agentic-ai、ai-agents、langchain、langgraph、langsmith、大模型。
依据 GitHub 公开字段(语言、主题、星标、提交时间)自动生成,未经人工逐项核实。GenAI_Agents 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
50+ tutorials and implementations for Generative AI Agent techniques, from basic conversational bots to complex multi-agent systems.
agents-towards-production 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。
End-to-end, code-first tutorials for building production-grade GenAI agents. From prototype to enterprise deployment.
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.
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
llama-cookbook 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于人工智能方向的建模与推理。
Welcome to the Llama Cookbook! This is your go to guide for Building with Llama: Getting started with Inference, Fine-Tuning, RAG. We also show you …
RAG_Techniques 是用 Jupyter Notebook 编写的 AI 工具,用于大模型与智能体应用开发。
This repository showcases various advanced techniques for Retrieval-Augmented Generation (RAG) systems. Each technique has a detailed notebook tutor…
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