智能AI令牌管理和优化
Tokenomy是一款高级AI令牌计算器和成本估算工具，可用于LLMs。通过Tokenomy的高级令牌管理工具，优化您的AI提示，分析令牌使用情况，并节省OpenAI、Anthropic等LLM API的成本。
mcp-use 是与 MCP 工具交互的最简单方式，支持自定义代理。
mcp-use 是一个开源的 MCP 客户端库，旨在帮助开发者将任何大型语言模型（LLM）连接到 MCP 工具，构建具有工具访问能力的自定义代理，而无需使用闭源或应用程序客户端。该产品提供了简单易用的 API 和强大的功能，可以应用于多个领域。
通过与LLM对话构建持久知识，存于本地Markdown文件
Basic Memory是一款知识管理系统，借助与LLM的自然对话构建持久知识，并保存于本地Markdown文件。它解决了多数LLM互动短暂、知识难留存的问题。其优点包括本地优先、双向读写、结构简单、可形成知识图谱、兼容现有编辑器、基础设施轻量。定位为帮助用户打造个人知识库，采用AGPL - 3.0许可证，无明确价格信息。
一个轻量级且强大的多智能体工作流框架
OpenAI Agents SDK是一个用于构建多智能体工作流的框架。它允许开发者通过配置指令、工具、安全机制和智能体之间的交接来创建复杂的自动化流程。该框架支持与任何符合OpenAI Chat Completions API格式的模型集成，具有高度的灵活性和可扩展性。它主要用于编程场景中，帮助开发者快速构建和优化智能体驱动的应用程序。
Aider 是一款 AI 辅助编程工具，支持在终端进行 AI 配对编程。
Aider 是一款创新的 AI 辅助编程工具，旨在通过与大型语言模型（LLM）集成，帮助开发者在本地代码库中高效完成编程任务。它支持多种流行编程语言，能够理解复杂需求并直接在代码中实现更改。Aider 的主要优点包括高效性、灵活性和对多种 LLM 的兼容性。它适用于希望提升编程效率的开发者，无论是新手还是经验丰富的程序员。Aider 目前免费开放，旨在推动 AI 编程的普及。
一个关于大型语言模型（LLM）后训练方法的教程、调查和指南资源库。
Awesome-LLM-Post-training 是一个专注于大型语言模型（LLM）后训练方法的资源库。它提供了关于 LLM 后训练的深入研究，包括教程、调查和指南。该资源库基于论文《LLM Post-Training: A Deep Dive into Reasoning Large Language Models》，旨在帮助研究人员和开发者更好地理解和应用 LLM 后训练技术。该资源库免费开放，适合学术研究和工业应用。
一个用于从文本和图像中提取结构化数据的代理API，基于LLMs实现。
l1m是一个强大的工具，它通过代理的方式利用大型语言模型（LLMs）从非结构化的文本或图像中提取结构化的数据。这种技术的重要性在于它能够将复杂的信息转化为易于处理的格式，从而提高数据处理的效率和准确性。l1m的主要优点包括无需复杂的提示工程、支持多种LLM模型以及内置缓存功能等。它由Inferable公司开发，旨在为用户提供一个简单、高效且灵活的数据提取解决方案。l1m提供免费试用，适合需要从大量非结构化数据中提取有价值信息的企业和开发者。
为LLM训练和推理生成网站整合文本文件的工具
LLMs.txt生成器是一个由Firecrawl提供支持的在线工具，旨在帮助用户从网站生成用于LLM训练和推理的整合文本文件。它通过整合网页内容，为训练大型语言模型提供高质量的文本数据，从而提高模型的性能和准确性。该工具的主要优点是操作简单、高效，能够快速生成所需的文本文件。它主要面向需要大量文本数据进行模型训练的开发者和研究人员，为他们提供了一种便捷的解决方案。
基于LLM的文章翻译工具，自动翻译并创建多语言Markdown文件。
hugo-translator是一个基于大型语言模型（LLM）驱动的文章翻译工具。它能够自动将文章从一种语言翻译为另一种语言，并生成新的Markdown文件。该工具支持OpenAI和DeepSeek的模型，用户可以通过简单的配置和命令快速完成翻译任务。它主要面向使用Hugo静态网站生成器的用户，帮助他们快速实现多语言内容的生成和管理。产品目前免费开源，旨在提高内容创作者的效率，降低多语言内容发布的门槛。
基于LLM的代理框架，用于在代码库中执行大规模代码迁移。
Aviator Agents 是一款专注于代码迁移的编程工具。它通过集成LLM技术，能够直接与GitHub连接，支持多种模型，如Open-AI o1、Claude Sonnet 3.5、Llama 3.1和DeepSeek R1。该工具可以自动执行代码迁移任务，包括搜索代码依赖、优化代码、生成PR等，极大提高了代码迁移的效率和准确性。它主要面向开发团队，帮助他们高效完成代码迁移工作，节省时间和精力。
一个为LLM生成Git提交信息的插件
llm-commit 是一个为 LLM（Large Language Model）设计的插件，用于生成 Git 提交信息。该插件通过分析 Git 的暂存区差异，利用 LLM 的语言生成能力，自动生成简洁且有意义的提交信息。它不仅提高了开发者的提交效率，还确保了提交信息的质量和一致性。该插件适用于任何使用 Git 和 LLM 的开发环境，免费开源，易于安装和使用。
olmOCR是一个用于将PDF线性化以用于LLM数据集训练的工具包。
olmOCR是由Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2)开发的一个开源工具包，旨在将PDF文档线性化，以便用于大型语言模型（LLM）的训练。该工具包通过将PDF文档转换为适合LLM处理的格式，解决了传统PDF文档结构复杂、难以直接用于模型训练的问题。它支持多种功能，包括自然文本解析、多版本比较、语言过滤和SEO垃圾信息移除等。olmOCR的主要优点是能够高效处理大量PDF文档，并通过优化的提示策略和模型微调，提高文本解析的准确性和效率。该工具包适用于需要处理大量PDF数据的研究人员和开发者，尤其是在自然语言处理和机器学习领域。
AgentSociety是一个基于LLM驱动的智能体社会模拟框架，用于大规模社会行为研究。
AgentSociety是一个由清华大学FIB实验室开发的先进框架，旨在通过LLM驱动的智能体模拟人类行为和社会互动。它利用大型语言模型（LLM）的规划、记忆和推理能力，生成逼真的行为模式，并支持基于数据集、文本和规则的环境设计。该框架在社会科学研究、城市规划和教育领域具有重要意义，能够帮助研究者更好地理解人类行为和社会动态。
一个用于LLM预训练的高效网络爬虫工具，专注于高效爬取高质量网页数据。
Crawl4LLM是一个开源的网络爬虫项目，旨在为大型语言模型（LLM）的预训练提供高效的数据爬取解决方案。它通过智能选择和爬取网页数据，帮助研究人员和开发者获取高质量的训练语料。该工具支持多种文档评分方法，能够根据配置灵活调整爬取策略，以满足不同的预训练需求。项目基于Python开发，具有良好的扩展性和易用性，适合在学术研究和工业应用中使用。
一个用于比较大型语言模型在总结短文档时产生幻觉的排行榜。
该产品是一个由Vectara开发的开源项目，用于评估大型语言模型（LLM）在总结短文档时的幻觉产生率。它使用了Vectara的Hughes幻觉评估模型（HHEM-2.1），通过检测模型输出中的幻觉来计算排名。该工具对于研究和开发更可靠的LLM具有重要意义，能够帮助开发者了解和改进模型的准确性。
VisionAgent是一个用于生成代码以解决视觉任务的库，支持多种LLM提供商。
VisionAgent是一个强大的工具，它利用人工智能和大语言模型（LLM）来生成代码，帮助用户快速解决视觉任务。该工具的主要优点是能够自动将复杂的视觉任务转化为可执行的代码，极大地提高了开发效率。VisionAgent支持多种LLM提供商，用户可以根据自己的需求选择不同的模型。它适用于需要快速开发视觉应用的开发者和企业，能够帮助他们在短时间内实现功能强大的视觉解决方案。VisionAgent目前是免费的，旨在为用户提供高效、便捷的视觉任务处理能力。
OmniParser V2 是一种将任何 LLM 转化为计算机使用代理的技术。
OmniParser V2 是微软研究团队开发的一种先进的人工智能模型，旨在将大型语言模型（LLM）转化为能够理解和操作图形用户界面（GUI）的智能代理。该技术通过将界面截图从像素空间转换为可解释的结构化元素，使 LLM 能够更准确地识别可交互图标，并在屏幕上执行预定动作。OmniParser V2 在检测小图标和快速推理方面取得了显著进步，其结合 GPT-4o 在 ScreenSpot Pro 基准测试中达到了 39.6% 的平均准确率，远超原始模型的 0.8%。此外，OmniParser V2 还提供了 OmniTool 工具，支持与多种 LLM 结合使用，进一步推动了 GUI 自动化的发展。
© 2025 AIbase 备案号：闽ICP备08105208号-14