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Langchain-Chachat(原Langchain-ChatGLM)基于Langchain与ChatGLM、Qwen与Llama等语言模型的RAG与Agent应用| Langchain-Chatatch(以前称为 langchain-ChatGLM),基于本地知识的 LLM(如 ChatGLM、Qwen 和 Llama)RAG 和带有 langchain 的代理应用程序 ✅ 本项目支持主流
LangChain for Java:利用 LLM 的强大功能增强你的 Java 应用程序 LangChain4j 的目标是简化 LLM 与 Java 应用程序的集成。 方法如下: 统一的 API: LLM 提供商(例如 OpenAI 或 Google Vertex AI)和嵌入(向量)存储(例如 Pinecone 或 Milvus)使用专有 API。LangChain4j 提供统一
FULL v0、Cursor、Manus、Same.dev、Lovable、Devin、Replit Agent、Windsurf Agent 和 VSCode Agent(以及其他开源)系统提示、工具和 AI 模型的系统提示词,能够将AI从智障升级为真正的人工智能
AutoGPT是一个AI agent(智能体),也是开源的应用程序,结合了GPT-4和GPT-3.5技术,给定自然语言的目标,它将尝试通过将其分解成子任务,并在自动循环中使用互联网和其他工具来实现这一目标,它由GPT-4驱动,自主地开发和管理业务。说简单点,你给AutoGPT一个题目,它会自己思考,给出实现的步骤以及实现细节。 与ChatGPT不同的是,用户不需要不断对AI提问以获得对应回答
“毕升”是活字印刷术的发明者,活字印刷术在推动人类知识传播方面发挥了至关重要的作用。我们希望毕升也能为智能应用的广泛落地提供强有力的支持。欢迎大家积极参与。 BISHENG 是一个面向下一代企业 AI 应用的开放式 LLM DevOps 平台。其强大而全面的功能包括:GenAI 工作流、RAG、Agent、统一模型管理、评估、SFT、数据集管理、企业级系统管理、可观察性等。
mcp-link是一个开源项目,旨在将任何OpenAPI V3 API自动转换为MCP(Machine Control Protocol)服务器。它通过自动化和标准化解决了现有生态系统中的一些关键问题,如大部分MCP服务器仅是Web API的简单封装,功能接口可能不完整,手动创建MCP接口既耗时又容易出错,以及缺乏标准化的转换流程。 项目技术分析 mcp-link的核心是基于OpenAPI
微软开放的桌面智能体,The Desktop AgentOS.
清华大模型团队 LeapLab 发布了一款面向 Agent 协作的开源框架:Cooragent。 你只需要说一句「咒语」:「创建一个 AI 情报收集秘书,为我收集最新的 AI 进展。」 魔法就会产生,Cooragent 就会根据你的个人偏好生成你专属的 AI 情报收集秘书,每天自动浏览网页,收集最重要的情报,总结成你喜欢的图文文档发送给你。 一句话创建智能体的工具:Cooragent,可
AgentLed AI 使用协作代理实现无需编码的工作流自动化。它具有“执行智能体”功能,用于监督业务运营。这些代理会分析数据,为决策提供依据并提出改进建议。用户可以使用简单的英语命令构建自动化序列。 代理一旦设置完成即可自主运行,设定月度目标并执行相关任务。该系统包含持续学习功能,可随着时间的推移不断完善策略。AgentLed AI 致力于提高整体业务效率和增长,帮助企业从 AI 试验走向
潮汐AIGC问答系统,聚合多模态大模型、知识库、插件和工作流等 Agent 构建能力,致力于为用户提供 LLM 大语言模型落地应用的强大在线平台。 新版本采用 Gin + Vite5 TypeScript Vue3 技术栈,拥有极致的响应速度;在更简洁的界面下保留完整功能,拥有更多的细节但是更加轻量化,拥有新的UI及交互方式,内置6组不同风格的显示效果,以及更流畅的使用体验。 AI对话
我想看看 Claude 新的计算机API 有多好用,但他们提供的默认项目感觉太过笨重。这是一个简单的 Electron 应用,可以让 Claude 3.5 Sonnet 直接控制你的本地计算机。我原本计划添加一个“半自动”模式,让用户在执行每个操作之前确认,但每个步骤都太慢了,我觉得这完全没必要。如果模型出现问题,你只需点击“停止”按钮即可结束运行。
Agent S2:一个开放、模块化、可扩展的计算机使用智能体框架
MCP server to provide Figma layout information to AI coding agents like Cursor
mcp server and client for managing a linux server with an LLM agent
Summit agent with the GitHub MCP server and tools
Implementation of an MCP (Model Context Protocol) architecture featuring an MCP client and an MCP server. The project enables structured communication between distributed systems, supporting asynchron
MCP Agent is an AI agent running on a local computer that uses MCP Server to perform various tasks like file system access, web search, and terminal command execution through natural language commands
A development agent based on the Model Context Protocol (MCP) that provides memory management, documentation search, and Git/GitHub integration features, available both as a CLI tool and as an SSE ser
Repository creates or uses various MCP Servers to integrate with Agentic Frameworks and Microsoft Copilot Studio
Dockerized MCP Server to allow your AI agent to access any API with existing api docs
MCP Server for driving Cloudera AI's Agent Studio
Local MCP Client is a cross-platform web and API interface for interacting with configurable MCP servers using natural language, powered by Ollama and any local LLM of choice, enabling structured tool
A lightweight, configuration-driven MCP server that exposes curated GraphQL queries as modular tools, enabling intentional API interactions from your agents.
An experimental MCP server to use aider as a coding agent.
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