产品库

开源记忆层，为自主智能体提供人类式记忆功能

Memary是一个开源的记忆层，专为自主智能体设计，通过模仿人类记忆的方式，提升智能体的推理和学习能力。它使用Neo4j图数据库存储知识，并结合了Llama Index和Perplexity模型来增强知识图谱的查询能力。Memary的主要优点包括自动生成记忆、记忆模块、系统改进和回溯记忆等功能，旨在以最小的开发者实现与现有智能体集成，并通过仪表盘提供记忆分析和系统改进的可视化数据。

由知识图谱引擎驱动的创新Agent框架

muAgent是一个创新的Agent框架，由知识图谱引擎驱动，支持多Agent编排和协同技术。它利用LLM+EKG（Eventic Knowledge Graph 行业知识承载）技术，结合FunctionCall、CodeInterpreter等，通过画布式拖拽和轻文字编写，实现复杂SOP流程的自动化。muAgent兼容市面上各类Agent框架，具备复杂推理、在线协同、人工交互、知识即用等核心功能。该框架已在蚂蚁集团多个复杂DevOps场景中得到验证。

为软件工程挑战打造的先进基础AI模型

poolside是一个为软件工程挑战而构建的先进基础AI模型，它通过在用户代码上进行微调，学习项目的独特之处，以理解通用模型无法理解的复杂性。它建立在poolside基础之上，每天都能变得更好。除了先进的代码编写模型，poolside还构建了一个直观的编辑器助手，并提供了一个开发者可以构建的API。poolside由Jason Warner和Eiso Kant于2023年4月创立，他们之前在AI和软件工程领域有着丰富的经验。

AI推理模型，解决复杂问题的新系列。

OpenAI o1是一系列新开发的AI模型，旨在通过更长时间的思考来解决科学、编码和数学等领域的复杂问题。这些模型通过训练学习，能够细化思考过程、尝试不同策略并识别错误。在国际数学奥林匹克竞赛的资格赛中，o1模型的得分远高于之前的GPT-4o模型，展现了其在数学和编码方面的优势。此外，o1系列还引入了新的安全训练方法，使其能够更好地遵循安全和对齐准则。

利用AI自动化开发流程，提升开发效率。

Fine AI Coding Workflows是一个AI驱动的软件开发自动化平台，它通过定制化的AI工作流程来加速开发周期。该平台基于Atlas知识图谱，整合了团队使用的工具，为AI代理提供丰富的上下文信息，以实现更精确的任务执行。它支持与多种开发工具集成，比如OpenAI、Anthropic、Sentry、GitHub等，旨在提高开发效率、代码质量和问题解决速度。

利用多智能体系统自动化复杂研究流程的AI研究助理。

AI-Driven Research Assistant是一个高级的AI驱动研究助理系统，它利用多个专门化的智能体来协助进行数据分析、可视化和报告生成等任务。该系统采用LangChain、OpenAI的GPT模型和LangGraph来处理复杂的研究流程，整合不同的AI架构以实现最佳性能。

利用大型语言模型增量构建知识图谱

iText2KG是一个Python包，旨在利用大型语言模型从文本文档中提取实体和关系，增量构建一致的知识图谱。它具备零样本能力，允许在没有特定训练的情况下跨不同领域进行知识提取。该包包括文档蒸馏、实体提取和关系提取模块，确保实体和关系得到解决和唯一性。它通过Neo4j提供知识图谱的可视化表示，支持交互式探索和分析结构化数据。

AI工具目录，提升你的生产力

AI Scout是一个全面的AI工具目录，提供超过1800种AI工具，涵盖生产力、写作、设计、编程等多个领域。用户可以根据分类、平台和价格快速找到所需的AI工具，以提高工作效率和生活质量。

高效编码的开源大型语言模型

Yi-Coder是一系列开源的代码大型语言模型（LLMs），在少于100亿参数的情况下提供最先进的编码性能。它有两种尺寸—1.5B和9B参数—提供基础和聊天版本，旨在高效推理和灵活训练。Yi-Coder-9B在GitHub的代码库级别代码语料库和从CommonCrawl筛选的代码相关数据上，额外训练了2.4万亿高质量token。Yi-Coder在多种编程任务中表现出色，包括基础和竞技编程、代码编辑和仓库级完成、长上下文理解以及数学推理。

精选全球AI前沿科技和开源产品

漫话开发者 - UWL.ME 是一个专注于人工智能前沿科技和开源产品的平台，提供最新的AI技术动态、开源产品介绍、以及相关领域的深度分析。它不仅为开发者和科技爱好者提供了一个获取信息的渠道，也为行业内部人员提供了交流和学习的平台。

Java编程爱好者的免费问答平台

Java Q&A Hub是一个专门为Java编程爱好者设计的在线问答平台，它提供了一系列与Java编程相关的问题和解答。该平台专注于Java语言的各个方面，包括基础知识、后端开发、Spring框架、Android开发、网络编程和Java虚拟机等。利用GPT-40-mini模型，Java Q&A Hub能够为用户提供准确、详实的回答，帮助用户解决Java编程中遇到的问题。

CodeGuide是您的算法助手，提供直观和可操作的学习反馈。

CodeGuide是一个专注于算法学习的网站，它通过与用户的交互，提供优化建议和正确的学习方向。它基于会话学习，实时工作，通过用户输入提出有益的想法，评估用户的技能水平，并推荐资源帮助用户提高。

高效能混合专家语言模型

Yuan2.0-M32-hf-int8是一个具有32个专家的混合专家(MoE)语言模型，其中2个是活跃的。该模型通过采用新的路由网络——注意力路由器，提高了专家选择的效率，使得准确率比使用传统路由网络的模型提高了3.8%。Yuan2.0-M32从头开始训练，使用了2000亿个token，其训练计算量仅为同等参数规模的密集模型所需计算量的9.25%。该模型在编程、数学和各种专业领域展现出竞争力，并且只使用37亿个活跃参数，占总参数40亿的一小部分，每个token的前向计算仅为7.4 GFLOPS，仅为Llama3-70B需求的1/19。Yuan2.0-M32在MATH和ARC-Challenge基准测试中超越了Llama3-70B，分别达到了55.9%和95.8%的准确率。

高效能的混合专家语言模型

Yuan2.0-M32是一个具有32个专家的混合专家(MoE)语言模型，其中2个处于活跃状态。引入了新的路由网络——注意力路由器，以提高专家选择的效率，使模型在准确性上比使用传统路由器网络的模型提高了3.8%。Yuan2.0-M32从头开始训练，使用了2000亿个token，其训练计算量仅为同等参数规模密集型模型所需计算量的9.25%。在编码、数学和各种专业领域表现出竞争力，Yuan2.0-M32在总参数40亿中只有3.7亿活跃参数，每个token的前向计算量为7.4 GFLOPS，仅为Llama3-70B需求的1/19。Yuan2.0-M32在MATH和ARC-Challenge基准测试中超越了Llama3-70B，准确率分别达到了55.9%和95.8%。

基于知识图谱的智能问答系统。

Fact Finder 是一个开源的智能问答系统，它使用语言模型和知识图谱来生成自然语言回答和提供证据。该系统通过调用语言模型生成Cypher查询，查询知识图谱以获取答案，并使用另一个语言模型调用生成最终的自然语言回答。Fact Finder 的主要优点包括能够提供透明性，允许用户查看查询和证据，以及通过可视化子图提供直观的证据。

为Cursor.sh IDE提供AI辅助编码的开源仪表板。

CursorLens是一个开源的仪表板，专为Cursor.sh IDE设计，用于记录AI代码生成、跟踪使用情况并控制AI模型（包括本地模型）。它允许用户在本地运行或使用即将推出的托管版本。该产品代表了编程领域中AI技术的应用，提供了代码生成、使用跟踪和模型控制等功能，极大地提高了开发效率和代码质量。

一个适合学习、使用、自主扩展的RAG系统。

Easy-RAG是一个检索增强生成(RAG)系统，它不仅适合学习者了解和掌握RAG技术，同时也便于开发者使用和进行自主扩展。该系统通过集成知识图谱提取解析工具、rerank重新排序机制以及faiss向量数据库等技术，提高了检索效率和生成质量。

多代理礼宾系统，提升客户服务效率

multi-agent-concierge是一个多代理礼宾系统，它通过多个专门的代理来完成复杂的任务，并通过一个“礼宾”代理来引导用户到正确的代理。这种系统设计用于处理具有相互依赖关系的多个任务，使用数百种工具。该系统展示了如何通过自然语言指令创建代理之间的隐式“链”，并通过“延续”代理来管理这些链，同时使用全局状态来跟踪用户及其当前状态。

前沿语言模型，具有先进的推理能力。

Grok-2是xAI的前沿语言模型，具有最先进的推理能力。此次发布包括Grok家族的两个成员：Grok-2和Grok-2 mini。这两个模型现在都在𝕏平台上发布给Grok用户。Grok-2是Grok-1.5的重要进步，具有聊天、编程和推理方面的前沿能力。同时，xAI引入了Grok-2 mini，一个小巧但功能强大的Grok-2的兄弟模型。Grok-2的早期版本已经在LMSYS排行榜上以“sus-column-r”的名字进行了测试。它在整体Elo得分方面超过了Claude 3.5 Sonnet和GPT-4-Turbo。

开源知识图谱构建模型，成本低廉

Triplex是一个创新的开源模型，能够将大量非结构化数据转换为结构化数据，其在知识图谱构建方面的表现超越了gpt-4o，且成本仅为其十分之一。它通过高效的将非结构化文本转换为知识图谱的构建基础——语义三元组，大幅降低了知识图谱的生成成本。

开源AI搜索引擎框架，性能媲美Perplexity.ai Pro。

MindSearch是一个基于大型语言模型（LLM）的多智能体网络搜索引擎框架，具有与Perplexity.ai Pro相似的性能。用户可以轻松部署自己的搜索引擎，支持闭源大型语言模型（如GPT、Claude）或开源大型语言模型（如InternLM2.5-7b-chat）。它具备以下特点：能够解决生活中的任何问题，利用网络知识提供深入和广泛的知识库答案；展示详细的解决方案路径，提高最终响应的可信度和可用性；提供优化的UI体验，包括React、Gradio、Streamlit和Terminal等多种接口；动态构建图谱，将用户查询分解为图谱中的原子子问题，并根据WebSearcher的搜索结果逐步扩展图谱。

一个动态、自成长的个人AI助手框架

Agent Zero是一个高度透明、可读、可理解、可定制和交互式的个人AI框架。它不是为特定任务预编程的，而是设计为通用的个人助手，能够执行命令和代码，与其他代理实例合作，并尽其所能完成任务。它具备持久记忆，能够记住以前的解决方案、代码、事实、指令等，以便在未来更快、更可靠地解决任务。Agent Zero使用操作系统作为工具来完成任务，没有预编程的单一用途工具。相反，它可以编写自己的代码，并使用终端根据需要创建和使用自己的工具。

将文本转换为知识图谱的Python工具。

knowledge_graph_maker是一个Python库，能够根据给定的本体论将任意文本转换为知识图谱。知识图谱是一种语义网络，代表现实世界实体之间的网络和它们之间的关系。该库通过图算法和中心性计算，帮助用户深入分析文本内容，实现概念之间的连接性分析，以及通过图检索增强生成（GRAG）技术，提升与文本的交流深度。

获取顶级 Hacker News 的解答

Ask Hackers 是一个专注于编程领域的问答平台，用户可以通过这个平台获取来自世界顶级黑客的解答和建议。它利用人工智能技术从Hacker News的评论中搜索信息，为用户提供高质量的编程问题解答。

先进的大型语言模型，具备推理和编程能力。

Mistral-Large-Instruct-2407是一个拥有123B参数的先进大型语言模型(LLM)，具备最新的推理、知识和编程能力。它支持多语言，包括中文、英语、法语等十种语言，并且在80多种编程语言上受过训练，如Python、Java等。此外，它还具备代理中心能力和先进的数学及推理能力。

命令行工具与AI的结合

CommandAI 是一款结合了命令行工具和人工智能的桌面客户端软件。它通过提供强大的命令行接口，使得用户能够更高效地执行各种任务。该产品的主要优点包括：1. 高效性：通过命令行快速执行任务，提升工作效率。2. 智能化：集成AI技术，能够智能识别用户需求并提供相应解决方案。3. 灵活性：支持多种编程语言和脚本，满足不同用户的需求。4. 易用性：安装简单，用户界面友好，易于上手。5. 扩展性: 支持插件扩展，用户可以根据需要添加更多功能。

高性能知识图谱数据库与推理引擎

RDFox 是由牛津大学计算机科学系的三位教授基于数十年知识表示与推理（KRR）研究开发的规则驱动人工智能技术。其独特之处在于：1. 强大的AI推理能力：RDFox 能够像人类一样从数据中创建知识，基于事实进行推理，确保结果的准确性和可解释性。2. 高性能：作为唯一在内存中运行的知识图谱，RDFox 在基准测试中的表现远超其他图技术，能够处理数十亿三元组的复杂数据存储。3. 可扩展部署：RDFox 具有极高的效率和优化的占用空间，可以嵌入边缘和移动设备，作为 AI 应用的大脑独立运行。4. 企业级特性：包括高性能、高可用性、访问控制、可解释性、人类般的推理能力、数据导入和 API 支持等。5. 增量推理：RDFox 的推理功能在数据添加或删除时即时更新，不影响性能，无需重新加载。

使用Ollama和Gradio UI的GraphRAG本地模型

GraphRAG-Ollama-UI是一个基于微软GraphRAG的本地模型适配版本，支持使用Ollama进行本地模型支持。它通过Gradio UI提供了一个交互式用户界面，使得用户可以更方便地管理数据、运行查询和可视化结果。该模型的主要优点包括本地模型支持、成本效益高、交互式用户界面、实时图可视化、文件管理、设置管理、输出探索和日志记录。

创建和运行智能代理的工具

AutoGPT是一个强大的工具，它允许用户创建和运行智能代理，这些代理可以自动执行各种任务，使生活更轻松。AutoGPT的目标是提供工具，让用户专注于重要的事情。它通过构建和使用AI代理，推动了AI创新的前沿。

构建知识图谱的Neo4j应用

llm-graph-builder是一个利用大型语言模型（如OpenAI、Gemini等）从非结构化数据（PDF、DOCS、TXT、YouTube视频、网页等）中提取节点、关系及其属性，并使用Langchain框架创建结构化知识图谱的应用程序。它支持从本地机器、GCS或S3存储桶或网络资源上传文件，选择LLM模型并生成知识图谱。