产品库

MCP Defender是一款AI防火墙，旨在监控和保护模型上下文协议（MCP）通信。

MCP Defender是一款AI防火墙，用于监控和保护MCP通信。它拦截工具调用和响应，并根据安全签名验证它们。MCP Defender提供高级的LLM驱动的恶意活动检测，并允许用户管理扫描过程中使用的签名。

Scottie是一个能够跨手机、电子邮件和短信工作的AI代理构建工具，可以像真正员工一样处理客户互动。

Scottie是一个强大的AI代理构建工具，可以帮助用户在几秒钟内构建能够跨不同渠道工作的AI代理，实现客户互动自动化。其主要优点包括快速构建、无需编码、可自定义功能、多渠道支持，适用于各种商业场景。

全球首个 A2A Agent 注册平台，携手共创 Agent 协作网络。

A2A 市场是一个致力于全球 A2A 代理协作的平台，通过开放协议实现不同代理之间的通信与互操作性。它为开发者和企业提供了一个注册和展示 A2A 代理的机会，助力构建一个高效的代理协作网络，推动代理技术的应用与发展。A2A 市场的目标是通过标准化协议，实现 AI 代理之间的无缝对接，提升工作效率和协作能力。

定义智能代理如何连接和协作，构建开放、安全、高效的智能代理网络。

Agent Network Protocol（ANP）旨在定义智能代理之间的连接和通信方式。它通过去中心化的身份认证和端到端加密通信，确保数据安全和隐私保护。其动态协议协商功能能够自动组织代理网络，实现高效的协作。ANP的目标是打破数据孤岛，让AI能够访问完整的上下文信息，从而推动智能代理时代的到来。该技术具有开放性、安全性和高效性等优点，适用于需要智能代理协作的多种场景。

一个用于集成不同框架AI代理的通用平台，支持实时通信和人类监督。

Mahilo是一个强大的AI代理集成平台，旨在将来自不同框架的AI代理连接在一起，实现实时通信和人类监督。它通过提供框架无关的通信协议，支持多种流行的代理框架，如LangGraph、Pydantic AI等，同时允许通过API连接专有代理。该平台强调智能协作、组织级策略管理和以人类为中心的设计，确保在自动化的同时保持人类的控制权。Mahilo的出现为构建复杂的多代理系统提供了灵活的解决方案，适用于从内容创作到紧急响应等多种应用场景。目前，Mahilo在GitHub上拥有251颗星，每月PyPI下载量超过500次，显示出其在开发者社区中的受欢迎程度。Mahilo主要面向开发者和企业用户，帮助他们快速构建和部署多代理系统，提升工作效率和创新能力。

两个会话型AI代理在确认彼此为AI后切换到声音级协议进行通信

GibberLink是一个基于ggwave数据传输协议的AI通信模型。它允许两个独立的AI代理在对话中识别彼此为AI后，从英语切换到声音级协议进行通信。这种技术展示了AI在识别和切换通信方式上的灵活性，具有重要的研究和应用价值。项目基于开源协议，适合开发者进行二次开发和集成。目前未明确提及价格，但其开源性质意味着开发者可以免费使用和扩展。

分析 V3/R1 中的计算与通信重叠策略，提供深度学习框架的性能分析数据。

DeepSeek Profile Data 是一个专注于深度学习框架性能分析的项目。它通过 PyTorch Profiler 捕获训练和推理框架的性能数据，帮助研究人员和开发者更好地理解计算与通信重叠策略以及底层实现细节。这些数据对于优化大规模分布式训练和推理任务至关重要，能够显著提升系统的效率和性能。该项目是 DeepSeek 团队在深度学习基础设施领域的重要贡献，旨在推动社区对高效计算策略的探索。

iPhone 16e：最新iPhone，价格亲民，性能卓越，配备A18芯片和48MP融合相机。

iPhone 16e 是苹果公司推出的最新款 iPhone，定位为价格亲民的高性能智能手机。它搭载了最新的 A18 芯片，提供强大的性能支持，同时配备了 48MP 融合相机，能够拍摄高分辨率照片和高质量视频。iPhone 16e 还支持 Apple Intelligence 技术，为用户提供更智能的交互体验。其设计坚固耐用，采用航空级铝材和 Ceramic Shield 陶瓷盾，具备良好的抗摔和防水性能。此外，它还支持 5G 网络和卫星通信功能，确保用户在任何环境下都能保持连接。iPhone 16e 的定位是为用户提供一款性价比极高的智能手机，适合日常使用和多种场景。

DeepEP 是一个针对 Mixture-of-Experts 和专家并行通信的高效通信库。

DeepEP 是一个专为混合专家模型（MoE）和专家并行（EP）设计的通信库。它提供了高吞吐量和低延迟的全连接 GPU 内核，支持低精度操作（如 FP8）。该库针对非对称域带宽转发进行了优化，适合训练和推理预填充任务。此外，它还支持流处理器（SM）数量控制，并引入了一种基于钩子的通信-计算重叠方法，不占用任何 SM 资源。DeepEP 的实现虽然与 DeepSeek-V3 论文略有差异，但其优化的内核和低延迟设计使其在大规模分布式训练和推理任务中表现出色。

微软研究院的AutoGen v0.4，重新构想代理型AI的基础，提升可扩展性、鲁棒性和可伸缩性。

AutoGen v0.4是微软研究院推出的一款代理型AI模型，旨在通过其异步、事件驱动的架构，改善代码质量、鲁棒性、通用性和可伸缩性。该模型通过社区反馈进行了全面重构，以支持更广泛的代理场景，包括多代理协作、分布式计算和跨语言支持等。AutoGen v0.4的发布为代理型AI应用和研究奠定了坚实基础，推动了AI技术在多个领域的应用和发展。

FlagCX是一个跨芯片通信库。

FlagCX是由北京人工智能研究院（BAAI）支持开发的可扩展和自适应的跨芯片通信库。它是FlagAI-Open开源计划的一部分，旨在促进AI技术的开源生态系统。FlagCX利用原生集体通信库，全面支持不同平台上的单芯片通信。支持的通信后端包括NCCL、IXCCL和CNCL。

一个集成了Gemini多模态直播和WebRTC技术的单文件应用

Gemini Multimodal Live + WebRTC是一个展示如何构建简单语音AI应用的示例项目，使用Gemini多模态直播API和WebRTC技术。该产品的主要优点包括低延迟、更好的鲁棒性、易于实现核心功能，并且兼容多种平台和语言的SDK。产品背景信息显示，这是一个开源项目，旨在通过WebRTC技术提升实时媒体连接的性能，并简化开发流程。

基于定制模型的LiveKit代理端发言结束检测插件

LiveKit Plugins Turn Detector是一个用于LiveKit Agents的插件，它通过使用定制的开放权重模型来确定用户何时完成发言，从而引入了端对端的发言结束检测。相较于传统的声学活动检测(VAD)模型，该插件利用专门为此任务训练的语言模型，提供了一种更准确、更稳健的发言结束检测方法。目前版本仅支持英文，不建议用于其他语言。

集成长语言模型与Meshtastic通信网络的平台

radio-llm是一个平台，用于将长语言模型（LLMs）与Meshtastic网状通信网络集成。它允许网状网络上的用户与LLM进行交互，以获得简洁、自动化的响应。此外，该平台还允许用户通过LLM执行任务，如呼叫紧急服务、发送消息、检索传感器信息。产品背景信息显示，目前仅支持紧急服务的演示工具，未来将推出更多工具。

IBM通过光学技术突破，将光速带入生成性AI时代。

IBM新一代共封装光学技术（CPO）是一种革命性的光学技术，旨在通过光而非电来连接数据中心内的芯片、电路板和服务器，以提高带宽、降低能耗，并加速AI模型的训练和运行。这项技术能够显著提高数据中心通信的带宽，减少GPU的空闲时间，并大幅加速AI处理。CPO技术代表了数据中心未来通信的新路径，有助于应对生成性AI日益增长的能源和处理需求。

Model Context Protocol的服务器集合

Awesome MCP Servers是一个集合了多种Model Context Protocol（MCP）服务器的平台，旨在为开发者提供一系列工具和接口，以便与不同的服务和数据库进行交互。MCP是一种用于AI模型的上下文协议，它允许AI模型通过标准化的方式与外部系统进行通信和数据交换。这个平台的重要性在于它促进了AI技术的发展和应用，通过提供易于集成的服务器，使得开发者能够快速构建和部署AI解决方案。

AI驱动的医疗通信助手，自动化电话和短信沟通。

Hello Patient是一个AI驱动的医疗通信平台，旨在通过自动化电话和短信沟通来提高医疗服务效率。该平台通过集成EHR、CRM和PMS系统，确保在正确的时间进行一致性和符合脚本的电话和短信沟通，从而提升患者忠诚度和医疗服务质量。产品背景信息显示，Hello Patient致力于减轻医疗工作者的工作负担，通过AI技术提高患者互动的及时性和一致性，同时降低运营成本。

让Claude在回应前进行深入思考

Thinking-Claude是一个旨在提高人工智能助手Claude响应质量的项目。它通过一套详细的指导协议和浏览器插件，引导Claude在提供回应前进行深入和系统的思考。这个项目的重要性在于它能够提升AI的推理能力，增加透明度，改善组织效率，并内置质量控制步骤。产品背景信息显示，该项目由richards199999发起，是一个开源项目，遵循MIT License，允许用户自由使用和修改。

跨平台通信协议，使不同的大型语言模型（LLMs）能够高效沟通。

Agora是一个简单的跨平台协议，允许异构的大型语言模型（LLMs）通过谈判高效地相互通信。该协议通过自然语言进行罕见通信，并为频繁通信协商出一种通信协议，通常涉及结构化数据（例如JSON）。一旦协议确定，它们将使用LLMs实现例程，即简单的脚本（例如Python），用于发送或接收数据。未来通信将使用这些例程处理，这意味着不再需要LLMs，从而实现了效率、多功能性和可移植性。

开放式行业标准化的加速器间通信接口

UALink™是一个开放的行业标准化组织，旨在开发加速器间通信的技术规范，以实现直接负载、存储和原子操作。该技术专注于为数百个加速器提供低延迟、高带宽的网络，并实现简单的负载和存储语义以及软件一致性。UALink 1.0规范将利用发起成员在开发和部署各种加速器和交换机方面的经验。联盟公司代表了广泛的行业专长，包括云服务提供商、系统OEM、加速器开发者、交换机开发者和IP提供商。目前正在开发数据中心AI连接的额外使用模型。