LangManus开源项目 – 开源多智能体自动化框架

LangManus 是一个社区驱动的AI自动化框架，结合大语言模型和专用工具，用于Web搜索、爬取和Python代码执行等任务。其目标是回馈开源社区，支持通过自然语言任务描述完成复杂任务。该框架采用分层多代理系统，包括协调者、规划者、监督者、研究者、编码者、浏览器和报告者等角色，确保任务高效分发。适用于学术研究、数据分析和复杂自动化场景。

LangManus的特点:

1. 多层次LLM集成，支持开源模型如Qwen和OpenAI兼容API
2. 强大的搜索与检索功能，支持Tavily API和Jina神经搜索
3. 内置Python REPL和代码执行环境，支持包管理
4. 工作流管理与可视化，支持多智能体协调和任务监控
5. 支持Docker容器化部署，提供Web UI

LangManus的功能:

1. 通过自然语言描述任务，自动完成复杂的工作流程
2. 用于学术研究，参与GAIA排行榜并计划发表相关论文
3. 自动化数据分析，生成报告和总结
4. 配置LLM模型和API密钥，定制任务执行环境
5. 通过Docker快速部署和运行LangManus

相关导航

AttentionEngine开源 – 定制注意力机制的统一框架

AttentionEngine 是一个旨在优化注意力机制的综合框架，特别支持 Transformer 和线性注意力。它通过模块化设计和自动化优化，减少了手动干预的需求，提供灵活的适应性以满足多样化的算法要求。用户可以用 80 行代码定义 softmax 注意力，并自动生成高性能设备代码。该框架支持多种硬件平台，如 NVIDIA H100 和 AMD MI250，性能测试显示在 H100 上表现优异。

HandyAI官网 – 强大的开源AI工具应用

HandyAI是一个开源应用，利用先进的语言和图像模型，提供现代化的用户体验，外观时尚，操作便捷。

Awesome Deep Reasoning开源 – 深度推理研究资源集合

该项目是一个专注于深度推理研究的资源集合，旨在解决深度推理研究中的资源查找难题。它收集了40多个深度推理模型、论文、数据集和工具，覆盖从基础到高级的多维度资源，包括数学、科学、代码等多个领域。项目持续更新，紧跟最新研究动态，特别关注r1模型（如DeepSeek-R1）相关内容，为用户提供一站式资源平台。

Pollinations开源项目 – 免费开源的AI生成工具

Pollinations.AI 是一个基于柏林的开源生成式AI项目，提供免费且易于使用的文本和图像生成API。用户无需注册或API密钥即可使用，且项目注重用户隐私，不存储任何数据，支持完全匿名使用。Pollinations.AI 还引入了MentatBot，一个自主AI编码助手，可以直接从GitHub issues实现新功能。项目支持多种生成模型，包括图像、文本和音频生成，并提供React hooks等工具，便于开发者集成。

Vanna AI官网 – 简化数据库查询的AI助手

Vanna AI 是一款先进的AI SQL代理，旨在通过自然语言简化数据库查询和洞察提取的过程。它帮助用户无需编写复杂的SQL查询，提供用户友好的界面和多样的数据库集成，适合各类用户，提高数据驱动决策的效率和生产力。

BenchLLM by V7官网 – 简化AI应用的测试过程

BenchLLM是一个免费的开源工具，旨在简化对大型语言模型（LLMs）、聊天机器人和其他人工智能应用的测试过程。用户可以实时测试数百个提示和响应，自动化评估并基准测试模型，以构建更好和更安全的AI。

Vibe Draw开源项目 – 草图转3D建模工具

一款开源AI 3D建模工具，通过AI技术将2D草图转化为3D模型，降低3D创作门槛。前端基于Next.js/React/Three.js构建，后端采用FastAPI+Celery架构，集成Gemini/Claude等AI模型优化处理流程。支持从草图绘制到3D场景搭建的全流程创作，最终可导出标准.gltf格式。

Falcon LLM官网 – 前沿的生成式AI语言模型

Falcon LLM由技术创新研究所（TII）开发，是一套突破性的语言模型，具备卓越的多语言和多模态能力，旨在处理复杂任务、增强预测分析、并根据多样化输入生成类似人类的文本。其开源特性和高可扩展性使其成为研究和商业应用的多功能工具。

r1-web开源 – 浏览器本地运行DeepSeek-R1模型

r1-web 是一个在浏览器中运行 DeepSeek-R1 Qwen Distill 版本的工具，完全在客户端运行，使用 WebGPU 技术，支持 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 模型。该项目是开源的，免费使用，所有处理都在本地完成，无需将数据发送到服务器，保护用户隐私。

SpeeD开源 – 扩散模型三倍加速训练工具

SpeeD是由NUS-HPC-AI-Lab开发的扩散模型训练加速工具，通过重新采样和重新加权策略优化时间步处理，实现训练效率提升三倍。其核心采用不对称采样策略和变化感知加权策略，减少收敛区域时间步的采样频率，增加加速和减速区域的时间步采样概率，并对快速变化过程增量的时间步赋予更高权重。该工具即插即用且架构无关，兼容多种扩散模型架构如U-Net、DiT等，适用于图像生成等多种任务。

Dive开源项目 – 多语言模型集成的通用AI交互平台

Dive是一个开源的MCP宿主桌面应用，旨在解决多语言模型集成和跨平台使用的问题。它无缝集成支持函数调用能力的LLMs，提供一个通用的AI交互平台，支持多种主流LLMs，如ChatGPT、Anthropic、Ollama等，并可在Windows、MacOS和Linux平台上使用。

Kolo开源 – 本地LLM微调轻量工具

Kolo是一个专注于本地微调和测试大型语言模型（LLMs）的开源工具，提供高效、安全的一站式解决方案。它通过容器化技术简化安装流程，支持主流框架如Unsloth和Torchtune，并整合Llama.cpp、Ollama等工具链，适合隐私敏感场景下的模型定制开发。

Joia官网 – 为团队协作而生的AI聊天工具

Joia是为团队协作而设计的ChatGPT替代方案，旨在为组织内的每个人提供AI聊天访问权限。用户可以创建特定目的的聊天机器人并与团队共享，同时与OpenAI最新模型或开源模型进行对话。Joia是免费的，注重隐私，并且自豪地开源，能够通过按需付费来节省订阅成本。

Chinese LLaVA-支持中英文双语视觉开源项目 – 文本对话的开源多模态模型

Chinese LLaVA是一个支持中英文双语的开源多模态模型，能够进行视觉与文本的结合对话，具备高效的理解能力和灵活的应用场景，适合商用开发。

MaxKB开源项目 – 开源的 AI 知识库问答系统

MaxKB 是一款基于大语言模型（LLM）的开源知识库问答系统，旨在为用户提供简单易用且功能强大的 AI 问答能力。它支持多种大模型接入，如 DeepSeek R1、Llama 3、OpenAI 等，用户可以根据隐私和成本需求灵活选择模型。MaxKB 支持上传 PDF、Word 文档或通过网址一键爬取在线文档，自动处理文档并立即具备 AI 问答能力。它适用于智能客服、公司内部知识库、产品文档问答、学术研究与教育等多种场景。MaxKB 提供用户友好的界面，支持快速嵌入到第三方业务系统，内置强大的工作流引擎，满足各种复杂业务需求。

暂无评论

暂无评论...