产品库

DeepSeek AI开源代理框架，一切皆为插件，可灵活组合功能

DeepSeek Harness (dsh) 是DeepSeek AI开发的开源代理框架，基于Cordis内核。它将模型与工具等功能以插件形式组合，让开发者能灵活定制代理功能。主要优点在于高度可扩展性，通过添加或替换插件就能扩展或更改功能。产品还处于开发者预览阶段，采用MIT许可，当前最新npm版本是0.1.0-rc.6。价格免费，目标定位是给需要灵活定制代理运行时的团队和开发者使用。

开源AI编码代理框架，重写Claude Code架构，多代理编排、工具调用

Claw Code是一个开源的AI编码代理框架，它是对Claude Code架构的全新Python和Rust重写。该项目起源于2026年3月31日Claude Code源代码泄露事件，开发者Sigrid Jin开始进行无版权代码复制的重写工作。项目具有高模块化结构，Rust代码占比72.9%以实现高性能运行，Python代码占27.1%用于代理编排和大语言模型集成。其主要优点包括多代理编排可并行处理复杂任务、工具调用灵活且有细粒度权限控制、支持多种传输协议的MCP集成、具备高性能的查询引擎和多会话记忆系统等。价格方面，该项目是开源免费的，定位为为开发者提供一个强大、灵活且开源的AI编码辅助解决方案。

易用、灵活、高效的开源大模型应用开发框架。

Agently是一个开源的大模型应用开发框架，旨在帮助开发者快速构建基于大语言模型的AI agent原生应用。它通过提供一系列工具和接口，简化了与大型语言模型的交互过程，使得开发者可以更专注于业务逻辑的实现。Agently框架支持多种模型，易于安装和配置，具有高度的灵活性和扩展性。

Cradle框架：用于控制计算机的多模态代理

Cradle框架旨在使基础模型能够通过与人类相同的通用接口（屏幕作为输入，键盘和鼠标操作作为输出）执行复杂的计算机任务。该框架在Red Dead Redemption II游戏中进行了案例研究，展示了其在复杂环境中的泛化和适应能力。

VideoPainter 是一款支持任意长度视频修复和编辑的工具，采用文本引导的插件式框架。

VideoPainter 是一款基于深度学习的视频修复和编辑工具，采用预训练的扩散变换器模型，结合轻量级背景上下文编码器和 ID 重采样技术，能够实现高质量的视频修复和编辑。该技术的重要性在于它突破了传统视频修复方法在长度和复杂度上的限制，为视频创作者提供了一种高效、灵活的工具。产品目前处于研究阶段，暂未明确价格，主要面向视频编辑领域的专业用户和研究人员。

轻松将现有代理框架中的工具、代理和调度器转换为 MCP 服务器。

automcp 是一个开源工具，旨在简化将各种现有代理框架（如 CrewAI、LangGraph 等）转换为 MCP 服务器的过程。这使得开发者可以通过标准化接口更容易地访问这些服务器。该工具支持多种代理框架的部署，并且通过易于使用的 CLI 界面进行操作。适合需要快速集成和部署 AI 代理的开发者，价格免费，适合个人和团队使用。

开源的深度研究工具，旨在通过开源框架复现类似Deep Research的功能

Open-source DeepResearch 是一个开源项目，旨在通过开源的框架和工具复现类似 OpenAI Deep Research 的功能。该项目基于 Hugging Face 平台，利用开源的大型语言模型（LLM）和代理框架，通过代码代理和工具调用实现复杂的多步推理和信息检索。其主要优点是开源、可定制性强，并且能够利用社区的力量不断改进。该项目的目标是让每个人都能在本地运行类似 DeepResearch 的智能代理，使用自己喜爱的模型，并且完全本地化和定制化。

一个简单的代理框架，支持浏览器使用、深度研究等功能。

Minion Agent 是一个简单而强大的代理框架，能够与浏览器交互，支持深度研究、自动规划等功能，适用于需要进行复杂任务和研究的用户。它提供了一种灵活的工具集，使开发者能够轻松集成不同的模型和工具。该框架不仅提高了工作的效率，还为用户提供了便捷的使用体验，适合各类科研和商业应用。该产品是开源的，用户可以自由使用和修改。

开源的MuZero实现，分布式AI框架

MuKoe是一个完全开源的MuZero实现，使用Ray作为分布式编排器在GKE上运行。它提供了Atari游戏的示例，并通过Google Next 2024的演讲提供了代码库的概览。MuKoe支持在CPU和TPU上运行，具有特定的硬件要求，适合需要大规模分布式计算资源的AI研究和开发。

开源的 RAG 框架

Embedchain 是一个开源的 RAG 框架，旨在简化 AI 应用的创建和部署。它以 “常规但可配置” 为设计原则，既适用于软件工程师，也适用于机器学习工程师。Embedchain 简化了 RAG 应用的创建过程，提供了一个无缝的管理各种非结构化数据的流程。它可以高效地将数据分成可管理的块，生成相关的嵌入，并将它们存储在矢量数据库中以实现优化的检索。借助各种多样的 API，它使用户能够提取上下文信息、找到精确的答案或参与交互式聊天对话，所有这些都根据他们自己的数据进行定制。

开源框架，支持数据驱动的自适应语言代理。

aiwaves-cn/agents 是一个开源框架，专注于数据驱动的自适应语言代理。它提供了一种系统化框架，通过符号学习训练语言代理，灵感来源于用于训练神经网络的连接主义学习过程。该框架实现了反向传播和基于梯度的权重更新，使用基于语言的损失、梯度和权重，支持多代理系统的优化。

开源ChatGPT插件,提升对话能力

OpenPlugin是一个开源项目,旨在通过普及ChatGPT和大型语言模型插件的使用,提供更强大的AI能力。该项目降低了使用ChatGPT插件的门槛,让更多人可以享受到插件带来的好处。OpenPlugin易于安装和使用,并且完全免费。

HuggingFace的全新AI代理框架，助力开发者轻松创建强大AI代理。

Smolagents是Hugging Face团队开发的极简AI代理框架，旨在让开发者仅用少量代码就能部署强大的代理。它专注于代码代理，即代理通过编写和执行Python代码片段来执行任务，而非生成JSON或文本块。这种模式利用了大型语言模型（LLMs）生成和理解代码的能力，提供了更好的组合性、灵活性以及丰富的训练数据利用，能高效处理复杂逻辑和对象管理。Smolagents与Hugging Face Hub深度集成，便于工具的分享和加载，促进社区协作。此外，它还支持传统工具调用代理，兼容多种LLMs，包括Hugging Face Hub上的模型以及OpenAI、Anthropic等通过LiteLLM集成的模型。Smolagents的出现，降低了AI代理开发的门槛，使开发者能够更便捷地构建和部署AI驱动的应用程序。

开源框架，加速大型视频扩散模型

FastVideo是一个开源框架，旨在加速大型视频扩散模型。它提供了FastHunyuan和FastMochi两种一致性蒸馏视频扩散模型，实现了8倍推理速度提升。FastVideo基于PCM（Phased-Consistency-Model）提供了首个开放的视频DiT蒸馏配方，支持对最先进的开放视频DiT模型进行蒸馏、微调和推理，包括Mochi和Hunyuan。此外，FastVideo还支持使用FSDP、序列并行和选择性激活检查点进行可扩展训练，以及使用LoRA、预计算潜在和预计算文本嵌入进行内存高效微调。FastVideo的开发正在进行中，技术高度实验性，未来计划包括增加更多蒸馏方法、支持更多模型以及代码更新。

一个轻量级、灵活的代理框架，能够处理各种负载任务。

Bambo是一个新型的代理框架，与主流框架相比，它更加轻量级和灵活，能够处理各种负载任务。这个框架的主要优点是它的灵活性和轻量级特性，使得它可以在多种不同的场景下使用，特别是在需要处理大量数据和请求时。Bambo框架的背景信息显示，它是为了满足现代软件开发中对于高效率和高性能的需求而设计的。目前，该框架是开源的，可以免费使用。

Ray是开源框架，可管理、执行和优化计算需求，统一AI工作负载。

Ray是一个开源框架，由Anyscale开发，旨在管理、执行和优化计算需求，统一AI工作负载。它是Python原生的，为开发者构建，可支持任何AI或ML工作负载，能处理各种数据类型和模型架构，使用异构GPU和CPU进行细粒度独立扩展，充分利用每个加速器，从笔记本电脑扩展到数千个GPU。Ray的重要性在于解决AI复杂性问题，帮助团队提高生产效率，降低成本。其优点包括支持多种工作负载、可扩展性强、易于使用等。Ray提供免费试用，定位是为AI和ML开发者及企业提供强大的计算引擎。

Inferable 是一个开源平台，用于创建内部运营的对话式 AI 代理。

Inferable 是一个专注于内部运营的对话式 AI 代理平台，旨在帮助企业和团队整合内部系统、碎片化代码库和一次性脚本。通过对话式代理，企业可以减少在内部工具开发上的时间投入，提高工作效率。该平台支持多种编程语言的 SDK，包括 Node.js、Golang 和 C#，并计划扩展更多语言支持。其核心是一个分布式消息队列，确保 AI 自动化的可扩展性和可靠性。此外，Inferable 提供了丰富的功能，如分布式函数编排、人类在循环（Human in the Loop）、代码重用、语言支持、本地执行、可观测性和结构化输出等。它还内置了 ReAct 代理，能够通过逐步推理解决复杂问题，并调用函数解决子问题。Inferable 完全开源，支持自托管，用户可以在自己的基础设施上运行，确保数据和计算的完全控制。其定价和具体定位信息在页面中未明确提及，但从其功能和目标受众来看，主要面向企业级用户，特别是需要高效内部运营和数据隐私保护的团队。

ChatGPT风格的交互式AI代理

Prompt Keeps是一个让您在几分钟内创建个性化AI的平台。它可以帮助您创建自己的ChatGPT风格的AI，用于各种应用场景。它提供了丰富的功能和优势，并根据不同的定价方案进行定位。无论是个人还是企业，Prompt Keeps都可以替代人工专家，为您提供高质量的AI服务。

一个为开发者提供的生产级智能代理框架，可使用自然语言构建生产级代理工作流。

Eko 是一个面向开发者的生产级智能代理框架。它允许开发者通过自然语言和代码逻辑轻松构建基于代理的工作流。Eko 的主要优点包括高效的任务分解能力、强大的工具支持以及灵活的定制化选项。它旨在帮助开发者快速实现复杂的自动化任务，提高开发效率。Eko 由 FellouAI 团队开发，目前处于开源状态，支持多种平台，包括浏览器和桌面环境。具体价格未明确公开，但从其开源特性来看，可能对开发者免费开放，但部分高级功能或定制化服务可能需要付费。

微信机器人框架，可定制、强大、快速、开源。

WechatFerry是一个微信机器人框架，旨在为用户提供一站式的微信操作解决方案。它通过集成WCF SDK客户端，支持消息监听、消息发送及群聊操作等功能。同时，它还提供了Agent库，帮助用户轻松实现历史消息处理、数据库操作和复杂业务逻辑。此外，WechatFerry还提供了与Wechaty兼容的免费PC Hook协议，以及Nuxt框架的集成工具包，使得开发者可以快速构建和调试微信机器人应用。

新一代大模型架构，超越 Transformer。

RWKV 是一种革新的深度学习架构，结合了 RNN 和 Transformer 的最佳特性。它提供出色的性能，快速的推理和训练，并且不依赖自注意力机制，节省 VRAM，支持 ' 无限 ' 的上下文长度。RWKV 在多个语言和编码中表现出色，成为全球开发者的热门选择，推动了开源大语言模型的进步。

基于Agently AI框架的开源自动新闻收集工具

Agently Daily News Collector是一个基于Agently AI应用开发框架的开源项目，能够自动收集特定主题的新闻。用户只需输入新闻收集的领域主题，AI代理将自动工作，直到生成并保存到Markdown文件中的高质量新闻集合。

构建个性化AI代理的开源平台

Scoopika是一个开源的开发者平台，旨在帮助开发者构建能够看、说、听、学习并采取行动的个性化AI代理。它为AI时代提供了一个安全、高效且易于使用的平台，支持全边缘兼容性和实时流媒体，内置视觉和语音聊天功能。Scoopika强调了其开放源代码的特性，提供了服务器端和客户端的运行库，以及React项目中的集成模块，拥有一个不断增长的开发者社区。

免费、开源的页面聊天插件

Chat with page是一款免费、开源的Chrome插件，可以在浏览网页时与页面进行聊天交流。它提供了实时的聊天窗口，用户可以与页面上的元素进行互动，进行评论、提问等操作。该插件适用于各种场景，例如在阅读文章时与作者进行交流，或在网页上与其他用户进行讨论。

华为开源自研AI框架

华为开源自研AI框架MindSpore。自动微分、并行加持，一次训练，可多场景部署。支持端边云全场景的深度学习训练推理框架，主要应用于计算机视觉、自然语言处理等AI领域，面向数据科学家、算法工程师等人群。主要具备基于源码转换的通用自动微分、自动实现分布式并行训练、数据处理、以及图执行引擎等功能特性。借助自动微分，轻松训练神经网络。框架开源，华为培育AI开发生态。

基于Linux环境快速部署开源大模型的教程

该项目是一个围绕开源大模型的全流程指导教程,包括环境配置、模型部署、高效微调等,简化开源大模型的使用和应用,让更多普通学习者能够使用开源大模型。项目面向对开源大模型感兴趣且想自主上手的学习者,提供详细的环境配置、模型部署和微调方法。

开源服务器代理，用于收集和报告指标

Telegraf是一个开源的服务器代理，用于收集和发送来自数据库、系统和IoT传感器的所有指标和事件。它使用Go语言编写，编译成一个单一的二进制文件，无需外部依赖，占用的内存非常小。Telegraf拥有300多个插件，由社区成员编写，覆盖了云服务、应用程序、IoT传感器等多种数据源。它支持灵活的解析和序列化，适用于多种数据格式，如JSON、CSV、Graphite，并能将数据序列化为InfluxDB行协议和Prometheus等。Telegraf还具有稳健的交付保证，包括流量回压、调度器、时钟漂移调整、全流支持等。此外，Telegraf的自定义构建器允许用户选择特定插件包含在Telegraf二进制文件中，适合在资源受限的设备上使用。

开源分布式深度学习工具

The Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）是一个开源的商业级分布式深度学习工具。它通过有向图描述神经网络的计算步骤，支持常见的模型类型，并实现了自动微分和并行计算。CNTK支持64位Linux和Windows操作系统，可以作为Python、C或C++程序的库使用，也可以通过其自身的模型描述语言BrainScript作为独立的机器学习工具使用。

开源实现分布式低通信AI模型训练

OpenDiLoCo是一个开源框架，用于实现和扩展DeepMind的分布式低通信(DiLoCo)方法，支持全球分布式AI模型训练。它通过提供可扩展的、去中心化的框架，使得在资源分散的地区也能高效地进行AI模型的训练，这对于推动AI技术的普及和创新具有重要意义。