为开发者提供快速的AI平台，部署、优化和运行200多个LLM和多模型。
SiliconFlow是一款为开发者提供LLM部署、AI模型托管和推理API的AI基础设施。它通过优化的堆栈为用户提供更低的延迟、更高的吞吐量和可预测的成本。
MemU是一款AI记忆的智能层，为LLM应用设计，提供更高的准确性、更快的检索速度和更低的成本。
MemU是一款为AI伴侣设计的智能记忆层，提供更高的准确性、更快的检索速度和更低的成本。它是一个开源的AI记忆框架，适用于机器学习、神经网络、对话AI、聊天机器人记忆、AI代理和自主记忆。
Eigent 是首个多代理工作团队，助力提高生产力。
Eigent 是世界上第一个多代理工作团队桌面应用程序，旨在通过并行执行、自定义和隐私保护，帮助用户高效管理复杂工作流。该产品以 CAMEL-AI 的开源项目为基础，支持本地部署与企业级特性，适合对数据隐私和定制化有高要求的用户，提供了全面的功能与支持，使用灵活且易于上手。
一个自主AI代理，处理操作，部署代码，修复错误，并保持一切运行——在您构建、睡觉或筹款时。
Bennu AI是一款自动化AI代理，处理操作、部署代码、修复错误，同时让您专注于开发。其主要优点在于自动化运维任务，实现零宕机、CI/CD自动化、实时安全扫描等功能。
无需编程背景，通过自然语言快速生成应用。
NoCode 是一款无需编程经验的平台，允许用户通过自然语言描述创意并快速生成应用，旨在降低开发门槛，让更多人能实现他们的创意。该平台提供实时预览和一键部署功能，非常适合非技术背景的用户，帮助他们将想法转化为现实。
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。
通过一行代码部署AI模型，提供快速、稳定且成本效益高的AI服务。
Synexa AI 是一个专注于简化AI模型部署的平台，通过一行代码即可实现模型的快速上线。其主要优点包括极简的部署流程、强大的自动扩展能力、高性价比的GPU资源以及优化的推理引擎，能够显著提升开发效率并降低运行成本。该平台适用于需要快速部署和高效运行AI模型的企业和开发者，提供了一个稳定、高效且经济的解决方案，帮助用户在AI领域快速实现价值。
AI21推出的Jamba 1.6模型，专为企业私有部署设计，具备卓越的长文本处理能力。
Jamba 1.6 是 AI21 推出的最新语言模型，专为企业私有部署而设计。它在长文本处理方面表现出色，能够处理长达 256K 的上下文窗口，采用混合 SSM-Transformer 架构，可高效准确地处理长文本问答任务。该模型在质量上超越了 Mistral、Meta 和 Cohere 等同类模型，同时支持灵活的部署方式，包括在本地或 VPC 中私有部署，确保数据安全。它为企业提供了一种无需在数据安全和模型质量之间妥协的解决方案，适用于需要处理大量数据和长文本的场景，如研发、法律和金融分析等。目前，Jamba 1.6 已在多个企业中得到应用，如 Fnac 使用其进行数据分类，Educa Edtech 利用其构建个性化聊天机器人等。
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。
© 2025 AIbase 备案号：闽ICP备08105208号-14