需求人群:
"目标受众为开发者、研究人员以及对日常语言代理应用感兴趣的普通用户。该产品适合他们因为它提供了一个易于使用的界面和强大的后端支持,使得即使是非专业人士也能轻松地与代理进行交互和部署。"
使用场景示例:
使用Data Agent进行数据分析和可视化。
通过Plugins Agent集成多个插件以规划旅行。
利用Web Agent自动填写Google表单或发布Twitter。
产品特色:
Data Agent:提供数据搜索、处理、修改和可视化的综合工具包。
Plugins Agent:与200多个第三方插件集成,丰富日常生活的各个方面。
Web Agent:利用Chrome扩展程序自动导航和探索网站,简化网页浏览体验。
易部署:提供全栈代码,便于在本地快速部署。
Chat Web UI:优化的Web用户界面,用于快速响应和常见故障处理。
Agent methods:提供一套代理方法,便于开发者和研究人员扩展和评估。
使用教程:
1. 访问OpenAgents的GitHub页面并了解项目概览。
2. 根据README.md文件中的指南,选择部署方式:从源代码部署或使用Docker。
3. 如果选择从源代码部署,按照backend和frontend的README.md文件设置本地环境。
4. 如果使用Docker部署,遵循项目中的指示运行docker-compose来启动服务。
5. 部署完成后,通过Web UI与代理进行交互,体验不同的代理功能。
6. 根据需要,参考文档和教程来扩展新的代理或集成新的工具。
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一个开放平台,用于日常使用的语言代理。
OpenAgents是一个开放平台,旨在使用户和开发者能够在日常生活中使用和托管语言代理。该平台已经实现了三种代理:数据分析的Data Agent、集成200+日常工具的Plugins Agent和自动网页浏览的Web Agent。OpenAgents通过优化的Web UI使普通用户能够与代理功能进行交互,同时为开发者和研究人员提供在本地设置上的无缝部署体验,为创新语言代理的构建和现实世界评估提供了基础。
一站式数据处理系统,为大型语言模型提供高质量数据。
Data-Juicer 是一个一站式的多模态数据处理系统,旨在为大型语言模型(LLMs)提供更高质量、更丰富、更易消化的数据。它提供了一个系统化和可复用的数据处理库,支持数据与模型的协同开发,通过沙盒实验室实现快速迭代,并提供基于数据和模型的反馈循环、可视化和多维度自动评估等功能,帮助用户更好地理解和改进他们的数据和模型。Data-Juicer 正在积极更新和维护,定期增强和添加更多功能、数据配方和数据集。
通过GPT等大型语言模型与你的文档对话
IncarnaMind是一个开源项目,旨在通过大型语言模型(LLMs)如GPT、Claude和本地开源LLMs,实现与个人文档(PDF、TXT)的交互对话。该项目利用滑动窗口分块机制和集成检索器,提高查询效率,增强LLMs的准确性。它支持多文档对话问答,突破了单文档限制,并兼容多种文件格式和LLM模型。
构建大型语言模型支持的多智能体应用。
AgentScope是一个创新的多智能体平台,旨在赋能开发者使用大规模模型构建多智能体应用。它具有易于使用、高鲁棒性和基于Actor的分布式特性,支持自定义容错控制和重试机制,以增强应用稳定性。
AI原生数据应用开发框架
DB-GPT是一个开源的AI原生数据应用开发框架,利用AWEL(Agentic Workflow Expression Language)和代理(agent)技术,简化了大型模型应用与数据的结合。它通过多模型管理、Text2SQL效果优化、RAG框架优化、多代理框架协作等技术能力,使企业和开发者能够以更少的代码构建定制化应用。DB-GPT在数据3.0时代,基于模型和数据库,为构建企业级报告分析和业务洞察提供了基础数据智能技术。
基于ChatTTS模型的文本到语音转换项目
ChatTTS-Forge是一个围绕TTS生成模型ChatTTS开发的项目,实现了API服务器和基于Gradio的WebUI,能够提供全面的API服务,支持生成1000字以上的长文本,保持一致性,并通过内置32种不同风格进行风格管理。
连接ModelScope模型与世界的代理框架
ModelScope-Agent是一个可定制且可扩展的代理框架,具备角色扮演、大型语言模型调用、工具使用、规划和记忆等能力。它简化了代理应用的实现过程,提供了丰富的模型和工具接口,统一的接口和高可扩展性,低耦合性,使得开发者可以轻松使用内置工具、LLM、记忆等组件,而无需绑定更高层次的代理。
基于AI的Python网络爬虫库,自动化提取网页信息。
ScrapeGraphAI是一个使用LLM(大型语言模型)和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息,库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程,提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的,但不应被滥用。
基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统。
MaxKB 是一款基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统,旨在成为企业的最强大脑。支持文档上传、自动爬取在线文档,智能问答交互体验好。支持快速嵌入到第三方业务系统。技术栈包括 Vue.js、Python/Django、Langchain、PostgreSQL/pgvector。
嵌入AI的影子平台
Humanloop是一个用于构建和监控以大语言模型为基础的生产级应用的协作平台。它提供了一套完整的工具集,可以帮助开发者更快速地将AI从原型开发到生产环境,同时保证系统的可靠性。主要功能包括:提示工程,可以迭代和版本化提示,提高命中率;模型管理,支持各种模型并进行跟踪;内容评估,收集反馈并进行定量分析;以及合作平台,让非技术人员也可以参与到AI应用开发中。典型应用场景有构建聊天机器人、自动化客户支持以及生成营销内容等。Humanloop已经受到了成千上万开发者的青睐,被多家知名企业所使用。
使GPT开发者在OpenAI商店中获得更好的排名和收益
GPT Builder Tools是一个为GPT开发者提供的工具平台,旨在帮助他们通过分析、支付和营销工具来提升其GPT在OpenAI商店中的排名和吸引更多用户。该平台支持开发者追踪GPT的性能,吸引更多用户,并在OpenAI商店中实现GPT的货币化。此外,它还提供了一个分析仪表板,让开发者更好地理解他们的用户群体,从而优化GPT的用户体验和市场表现。
AI提示工程师,优化大型语言模型应用
Weavel是一个AI提示工程师,它通过追踪、数据集管理、批量测试和评估等功能,帮助用户优化大型语言模型(LLM)的应用。Weavel与Weavel SDK结合使用,能够自动记录并添加LLM生成的数据到您的数据集中,实现无缝集成和针对特定用例的持续改进。此外,Weavel能够自动生成评估代码,并使用LLM作为复杂任务的公正裁判,简化评估流程,确保准确、细致的性能指标。
未来派的AI驱动网页爬虫工具。
CyberScraper 2077是一款基于AI的网页爬虫工具,它利用OpenAI和Ollama等大型语言模型(LLM)来智能解析网页内容,提供数据提取服务。这款工具不仅拥有用户友好的图形界面,还支持多种数据导出格式,包括JSON、CSV、HTML、SQL和Excel。此外,它还具备隐形模式,以降低被检测为机器人的风险,以及遵循robots.txt和网站政策的道德爬取特性。
革命性的检索增强生成系统技术集合。
RAG_Techniques 是一个专注于检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)系统的技术集合,旨在提升系统的准确性、效率和上下文丰富性。它提供了一个前沿技术的中心,通过社区贡献和协作环境,推动RAG技术的发展和创新。
开源版Anthropic的Claude Artifacts界面
AI Artifacts是一个开源的Anthropic Claude Artifacts界面版本,使用E2B的代码解释器SDK和核心SDK执行AI代码。E2B提供了一个云沙箱来安全地运行AI生成的代码,并可以处理安装库、运行shell命令、运行Python、JavaScript、R以及Nextjs应用程序等。
新一代AI工程师在GitHub上构建
GitHub Models是GitHub推出的新一代AI模型服务,旨在帮助开发者成为AI工程师。它将行业领先的大型和小型语言模型直接集成到GitHub平台,让超过1亿用户能够直接在GitHub上访问和使用这些模型。GitHub Models提供了一个交互式的模型游乐场,用户可以在这里测试不同的提示和模型参数,无需支付费用。此外,GitHub Models与Codespaces和VS Code集成,允许开发者在开发环境中无缝使用这些模型,并通过Azure AI实现生产部署,提供企业级安全和数据隐私保护。
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。
自主软件开发系统,提高编码效率。
SuperCoder是一个开源的自主软件开发系统,利用先进的AI工具和代理来简化和自动化编码、测试和部署任务,提高效率和可靠性。它支持多种编程语言和框架,以满足不同的开发需求。
AI代理工具集,赋能复杂任务处理。
Composio是一个为AI代理提供高质量工具和集成的平台,它简化了代理的认证、准确性和可靠性问题,使得开发者能够通过一行代码集成多种工具和框架。它支持100多种工具,覆盖了GitHub、Notion、Linear等90多个平台,提供了包括软件操作、操作系统交互、浏览器功能、搜索、软件开发环境(SWE)以及即席代理数据(RAG)等多种功能。Composio还支持六种不同的认证协议,能够显著提高代理调用工具的准确性。此外,Composio可以作为后端服务嵌入到应用程序中,为所有用户和代理管理认证和集成,保持一致的体验。
节省LLM成本,不牺牲质量的框架
RouteLLM是一个用于服务和评估大型语言模型(LLM)路由器的框架。它通过智能路由查询到不同成本和性能的模型,以节省成本同时保持响应质量。它提供了开箱即用的路由器,并在广泛使用的基准测试中显示出高达85%的成本降低和95%的GPT-4性能。
无限令牌,无限制,成本效益高的LLM推理API平台。
Awan LLM是一个提供无限令牌、无限制、成本效益高的LLM(大型语言模型)推理API平台,专为高级用户和开发者设计。它允许用户无限制地发送和接收令牌,直到模型的上下文限制,并且使用LLM模型时没有任何约束或审查。用户只需按月付费,而无需按令牌付费,这大大降低了成本。Awan LLM拥有自己的数据中心和GPU,因此能够提供这种服务。此外,Awan LLM不记录任何提示或生成内容,保护用户隐私。
AI驱动的相册,自动生成图像元数据并与之对话。
Album AI是一个实验性项目,它使用gpt-4o-mini作为视觉模型,自动识别相册中图像文件的元数据,并利用RAG技术实现与相册的对话。它既可以作为传统相册使用,也可以作为图像知识库,辅助大型语言模型进行内容生成。
Windows/macOS GPT 客户端
Cherry Studio 是一款适用于 Windows 和 macOS 的 GPT 客户端软件,支持 Intel 和 Apple Silicon 架构。它通过提供高效的 GPT 交互体验,帮助用户在多种场景下提升工作效率。
集成聊天、文本转图像、文本转语音和机器翻译的桌面应用
Rodel Agent 是一款集成了聊天、文本到图像、文本到语音以及机器翻译功能的Windows桌面应用程序。它支持当前主流的AI服务,为用户提供了卓越的桌面AI体验。该产品的主要优点包括强大的集成功能、用户友好的界面以及对主流AI服务的支持,能够显著提高用户的工作效率和创造力。
提供多个GPT账号,方便用户访问和使用。
这是一个提供GPT账号共享服务的网站,用户可以通过点击页面上的账号ID直接访问GPT服务。每个账号都有使用次数限制,并且可以通过设置密码来隔离对话,确保对话的私密性。该服务特别适合需要频繁使用GPT进行对话的用户,尤其是那些希望保护对话内容不被他人查看的用户。
快速易用的LLM推理和服务平台
vLLM是一个为大型语言模型(LLM)推理和提供服务的快速、易用且高效的库。它通过使用最新的服务吞吐量技术、高效的内存管理、连续批处理请求、CUDA/HIP图快速模型执行、量化技术、优化的CUDA内核等,提供了高性能的推理服务。vLLM支持与流行的HuggingFace模型无缝集成,支持多种解码算法,包括并行采样、束搜索等,支持张量并行性,适用于分布式推理,支持流式输出,并兼容OpenAI API服务器。此外,vLLM还支持NVIDIA和AMD GPU,以及实验性的前缀缓存和多lora支持。
低代码构建多Agent大模型应用的开发工具
LazyLLM是一个致力于简化人工智能应用构建流程的开发工具,它通过提供低代码的解决方案,使得开发者即使不了解大模型也能轻松组装包含多个Agent的AI应用。LazyLLM支持一键部署所有模块,跨平台兼容,自动进行网格搜索参数优化,以及高效的模型微调,从而提升应用效果。
集成大型语言模型的SDK
Semantic Kernel是一个集成了大型语言模型(LLMs)如OpenAI、Azure OpenAI和Hugging Face的软件开发工具包(SDK),它允许开发者通过定义可串联的插件,在几行代码内实现与AI的交互。其特色在于能够自动编排AI插件,使用户能够通过LLM生成实现特定目标的计划,并由Semantic Kernel执行该计划。
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