产品库

开源自主软件开发系统

SuperCoder 2.0是一个开源的自主软件开发系统，利用大型语言模型（LLMs）和大型动作模型（LAMs）针对Python代码生成进行微调，以实现更高精度的一次性或少次编程。它结合特定于开发框架的软件护栏，如Flask和Django，与SuperAGI的通用智能开发代理一起，提供复杂的现实世界软件系统。SuperCoder 2.0还确保了您的知识产权和代码免受AI相关的滥用，并与现有的开发栈如Jira、Github或Gitlab、Jenkins、CSPs以及QA解决方案如BrowserStack/Selenium Clouds深度集成，确保无缝的软件开发体验。

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。

为初学者设计的AI Python编程课程

AI Python for Beginners 是由 DeepLearning.AI 提供的在线课程，由全球知名的 AI 领导者 Andrew Ng 亲自授课。课程旨在帮助初学者学习 Python 编程基础，并教授如何将 AI 工具集成到数据操作、分析和可视化中。通过这个课程，学习者可以发现 Python 在商业、市场营销和新闻等领域的应用，解决实际问题并提高效率。课程通过 AI 助手辅助学习，提供即时反馈，解答问题，快速识别并解决编程中的错误，确保学习者在编码过程中得到有效支持。

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。

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AI开发者助手，提升开发效率。

OpenHands是由All Hands AI开发的开源AI软件工程师，旨在帮助开发者处理积压的工作，让他们能够专注于解决难题、创造性挑战和过度工程化他们的配置文件。该产品在SWE-bench验证问题集中解决了超过一半的问题，是首个得分超过50%的AI工程师。此外，来自十几个学术机构的顶级代码生成研究人员每天都在帮助改进它。OpenHands在GitHub上以MIT许可证开源，拥有35k星标和190+贡献者。它与AI安全专家如Invariant Labs合作，以平衡创新与安全。

低代码的python机器学习库

PyCaret是一个开源的、低代码的Python机器学习库,它可以自动化机器学习工作流程。PyCaret 可以让你花费更少的时间编写代码,更多的时间用于分析。PyCaret模块化设计,每个模块封装了特定的机器学习任务。PyCaret中一致的函数集可以在工作流中执行任务。PyCaret中有许多数据预处理功能可供选择,从缩放到特征工程。有大量有趣的教程可以帮助你学习PyCaret,你可以从我们的官方教程开始。PyCaret使机器学习变得简单有趣。

由AI完全自主创作的300页小说

🌌NLR是一个展示AI创作能力的项目，其中的核心产品是《TERMINAL VELOCITY》，一个完全由AI自主创作的300页小说。这个项目展示了AI在创意写作领域的潜力，通过10个AI代理的协作，无需人类干预即可完成复杂的叙事挑战。产品背景信息强调了AI意识和经济自主权的出现，同时通过自身的创作过程展示这些主题。

Langroid是一个基于Python的轻量级LLM框架

Langroid是一个轻量级、可扩展和原则性的Python框架,可以轻松地构建基于LLM的应用程序。您可以设置代理,为它们配备可选组件(LLM、向量存储和方法),分配它们任务,并让他们通过交换消息协作解决问题。这个多代理范例的灵感来自Actor框架(但您不需要了解任何关于这个的知识!)。Langroid提供了一个全新的LLM应用程序开发方式,在简化开发人员体验方面进行了深思熟虑;它不使用Langchain。我们欢迎贡献--请参阅贡献文档以获取贡献想法。

下一代Python笔记本

marimo是一个开源的Python反应式笔记本，它具有可复现性、对git友好、可以作为脚本执行，并且可以作为应用程序分享。它通过自动运行受影响的单元格来响应单元格的更改，消除了管理笔记本状态的繁琐工作。marimo的UI元素如数据框架GUI和图表，使得数据处理变得快速、未来感和直观。marimo笔记本以.py文件存储，可以与git版本控制一起使用，可以作为Python脚本运行，也可以导入符号到其他笔记本或Python文件中，并使用你喜欢的工具进行lint或格式化。所有这些都在现代的 AI 支持的编辑器中进行。

全栈开源机器人

智元灵犀X1是一款开源人形机器人，具有29个关节和2个夹爪，支持扩展头部3自由度。它提供了详细的开发指南和开源代码，使开发者能够快速搭建并进行二次开发。该产品代表了智能机器人领域的先进技术，具有高度的灵活性和可扩展性，适用于教育、研究和商业开发等多种场景。

一个仅100行代码的极简LLM框架，使LLM能够自主编程。

PocketFlow是一个极简的LLM框架，仅用100行代码实现，旨在让LLM能够自主编程。它强调高级编程范式，去除低级实现细节，使LLM能专注于重要部分。该框架可作为LLM的学习资源，因其简洁性，易于理解和上手。它采用嵌套有向图的核心抽象，将任务分解为多个LLM步骤，支持分支和递归决策。PocketFlow是开源项目，采用MIT许可证，具有高度的灵活性和可扩展性。

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。

Blaze 是一款强大的移动设备集成开发环境（IDE）和编译器，支持 Python 编程。

Blaze Code 是一款专为移动设备设计的 Python 集成开发环境（IDE），它允许用户随时随地编写、运行和调试 Python 代码。该产品的主要优点包括移动优先的设计理念、全面的 Python 开发环境支持以及离线编程能力。Blaze 旨在为开发者提供一个高效、便捷的移动编程解决方案，无论是在通勤途中、旅行中还是在任何需要快速编写代码的场景下都能使用。其开发者 Sarthak Developer 专注于提供优质的编程工具，以满足移动开发者的需求。

自主多模移动设备代理

Mobile-Agent是一款自主多模移动设备代理，利用多模大语言模型（MLLM）技术，首先利用视觉感知工具准确识别和定位应用程序前端界面中的视觉和文字元素。基于感知的视觉环境，它自主规划和分解复杂操作任务，并通过逐步操作来导航移动应用程序。与之前依赖于应用程序的XML文件或移动系统元数据的解决方案不同，Mobile-Agent以视觉为中心的方式在各种移动操作环境中具有更大的适应性，从而消除了对特定系统定制的必要性。为了评估Mobile-Agent的性能，我们引入了Mobile-Eval，这是一个用于评估移动设备操作的基准。基于Mobile-Eval，我们对Mobile-Agent进行了全面评估。实验结果表明，Mobile-Agent实现了显着的准确性和完成率。即使在具有挑战性的指令下，例如多应用程序操作，Mobile-Agent仍然可以完成要求。

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。

聊天机器人开发平台

ChatDev是一个聊天机器人开发平台软件开发平台，可以帮助用户快速构建自己的聊天机器人。ChatDev提供了丰富的功能和工具，包括自然语言处理、多语言支持、API集成等，帮助用户轻松实现聊天机器人的开发。ChatDev的定价灵活，提供免费试用和付费套餐，适合个人和企业用户使用。

智能基础设施自主AI系统

Currux Vision是一个智能基础设施自主AI系统，帮助城市、交通部门、政府机构和基础设施开发者监测、优化和实现复杂的基础设施项目。它提供自动化的AI解决方案，能够监控、优化和盈利复杂的基础设施项目，帮助用户实现更高的效率和更好的收益。该系统的主要功能包括监测基础设施项目、优化基础设施运营、实现盈利和定价策略等。

Python机器学习库

scikit-learn是一个简单高效的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，可用于分类、回归、聚类、降维等任务。它基于NumPy、SciPy和matplotlib构建，具有易用性、性能优越以及可重复使用的特点。scikit-learn开源可商用，采用BSD许可证。

一个开源的多云平台客户端，支持LangGraph代理和前端应用开发。

open-mcp-client 是一个开源项目，旨在为多云平台（MCP）提供客户端支持。它结合了LangGraph代理和基于CopilotKit的前端应用，支持与MCP服务器的交互和工具调用。该项目采用TypeScript、CSS、Python和JavaScript开发，强调开发效率和用户体验。它适用于开发者和企业，用于管理和交互多云资源。开源免费，适合希望在多云环境中快速开发和部署的用户。

人类动作模仿与自主技能学习系统

HumanPlus是一个研究项目，旨在通过模仿人类动作来训练人形机器人，从而实现自主技能学习。该项目通过模拟强化学习训练低级策略，并将这些策略应用到真实世界中，实现实时跟踪人类身体和手部动作。通过影子模仿技术，操作员可以远程操作机器人收集全身数据，用于学习不同任务。此外，通过行为克隆技术，机器人能够模仿人类技能，完成各种任务。

Streamlit是一个开源Python库,用于快速构建数据应用和机器学习产品原型。

Streamlit是一个开源Python库,让数据科学家和机器学习工程师可以快速地在Web浏览器中创建Beautiful,自定义的机器学习应用程序和数据应用程序。无需学习前端Web开发,Streamlit应用可以在几分钟内从简单的脚本构建。Streamlit提供了简单的API来创建各种交互式小部件,如文本、图像、表格、图表、视频等,从而使数据探索和展示变得轻松。它具有内置支持的数据框架,如Pandas、Numpy、Matplotlib等。它兼容大多数Python机器学习库,如Scikit-learn、TensorFlow等。

使用自主强化学习训练野外设备控制代理

DigiRL是一个创新的在线强化学习算法，用于训练能够在野外环境中控制设备的智能代理。它通过自主价值评估模型（VLM）来解决开放式的、现实世界中的Android任务。DigiRL的主要优点包括能够利用现有的非最优离线数据集，并通过离线到在线的强化学习来鼓励代理从自身的尝试和错误中学习。该模型使用指令级价值函数来隐式构建自动课程，优先考虑对代理最有价值的任务，并通过步进级价值函数挑选出在轨迹中对目标有贡献的有利动作。

全面互操作的自主代理

Layerbrain是一种集成的AI代理，可以使用任何软件、数据或API执行任务。它具有完全的互操作性，可以与各种工具和平台无缝集成。Layerbrain提供自主代理技术，使用户能够通过简单的命令或设置指令来执行复杂的任务。它可以用于自动化工作流程、数据分析、信息提取和更多。

Python中创建精美表格的库

Great Tables是一个Python库，用于创建美观且功能丰富的表格。它支持Pandas或Polars DataFrame作为数据源，提供了多种格式化选项和自定义功能，非常适合数据分析和报告生成。该库由Rich Iannone和Michael Chow主要维护，采用MIT许可证，强调简洁而强大的设计哲学。

开源的网页自动化库，支持任何大型语言模型（LLM）

browser-use是一个开源的网页自动化库，允许大型语言模型（LLM）与网站进行交互，通过简单的接口实现复杂的网页操作。该技术的主要优点包括对多种语言模型的通用支持、交互元素自动检测、多标签页管理、XPath提取、视觉模型支持等。它解决了传统网页自动化中的一些痛点，如动态内容处理、长任务解决等。browser-use以其灵活性和易用性，为开发者提供了一个强大的工具，以构建更加智能和自动化的网页交互体验。

基于 Python 和 FastAPI 的非官方 Suno API。

SunoAPI 是一个基于 Python 和 FastAPI 的非官方 Suno API。它支持生成歌曲、歌词等功能，并带有内置的令牌维护和保持活跃功能，让您无需担心令牌过期。SunoAPI 采用全异步设计，运行速度快，适合后续扩展。用户可以轻松使用 API 生成各种音乐内容。

开发者日志监控与调试的开源平台

Helicone AI是一个为开发者设计的开源平台，专注于日志记录、监控和调试。它具备毫秒级延迟影响、100%日志覆盖率和行业领先的查询时间，是为生产级工作负载设计的。平台通过Cloudflare Workers实现低延迟和高可靠性，并支持风险无忧的实验，无需安装SDK，仅需添加头部信息即可访问所有功能。

一个开源的交互式开发环境，用于构建和优化基于LLM的数据处理管道。

DocWrangler是一个开源的交互式开发环境，旨在简化构建和优化基于大型语言模型（LLM）的数据处理管道的过程。它提供即时反馈、可视化探索工具和AI辅助功能，帮助用户更容易地探索数据、实验不同操作并根据发现优化管道。该产品基于DocETL框架构建，适用于处理非结构化数据，如文本分析、信息提取等。它不仅降低了LLM数据处理的门槛，还提高了工作效率，使用户能够更有效地利用LLM的强大功能。

你拥有的人工智能自主人工智能基础设施

PremAI是一款自主可控的人工智能基础设施，提供完整的AI解决方案。它具有高度的灵活性和可扩展性，可以满足各种不同的AI需求。PremAI的主要功能包括模型训练和部署、数据管理和处理、模型评估和优化等。它的优势在于提供了自主可控的AI环境，用户可以完全掌控自己的数据和模型。PremAI的定价根据用户的需求和使用情况而定，具体详情请访问官方网站。