模块化AI应用构建框架

openagent是一个模块化组件库和编排框架，受到微服务方法的启发，为开发人员提供构建强大、稳定和可靠的人工智能应用程序和实验性自主智能体所需的所有组件。它支持易于扩展和维护的设计，提升了系统的可伸缩性，适用于构建复杂的AI应用和自主智能体。

Spin 是一个开源框架，用于构建和运行基于 WebAssembly (Wasm) 的事件驱动无服务器应用。Spin 利用 Wasm 的沙盒、安全、可移植和快速特性，使得应用在毫秒级的冷启动时间内运行，无需保持应用“热”状态。

这是一个自动化机器学习系统，利用O1和Claude AI模型迭代开发、改进和优化机器学习解决方案，在Kaggle Spaceship Titanic挑战中实现了前1%的性能。

一个Supabase工具包，用于在知识库嵌入向量上执行相似性搜索，支持灵活的无头设计，方便集成到现有网站中。

Gentopia是一个轻量可扩展的LLM驱动智能Agent和ALM研究框架，提供了构建、测试和评估智能Agent所需的基本组件，旨在简化智能Agent的开发与管理流程。

Convex是一个全栈的TypeScript开发平台，专注于帮助开发者专注于产品。它提供实时数据库，默认支持响应式应用开发，并内置OpenAI集成功能，支持调度和向量搜索。

Metaflow 是一个用于构建和管理实际机器学习、人工智能和数据科学项目的平台，支持从笔记本探索、开发、测试到云端扩展，简化了实验部署流程。

GPT-Engineer是一个能够将自然语言指令转化为可执行代码的AI工具，旨在简化软件开发过程。它通过理解用户的需求、与用户互动以澄清指示，并最终构建所请求的软件，极大地提升了开发效率。该工具支持多种编程语言，适合软件开发者、项目管理者和教育工作者使用。

Coze是一个应用开发平台，旨在利用大型语言模型(LLMs)开发AI聊天机器人。无论您是否具备编程经验，都可以快速将您的机器人创意变为现实。Coze允许用户迅速创建多种类型的聊天机器人，并将其部署到Discord、Telegram或Slack等社交平台和消息应用上。

Zerve AI提供了一个数据科学和机器学习团队的统一空间，方便他们探索、协作、构建和部署数据科学与AI项目。

pg_watch_demo是一个用于在PostgreSQL中实现Etcd Watch的工具，支持实时监控数据库的变化，并通过Etcd进行分布式配置管理。它提供简单易用的API接口，能够高效处理高并发的事件，适合用于微服务架构中的事件驱动开发。

mlx-llm是基于苹果MLX框架的一个应用平台，旨在为用户提供一个运行和测试语言模型的环境。它支持多种语言模型，并提供交互式实验环境，使得机器学习实验和原型开发变得更加高效。用户可以轻松集成和扩展功能，进行模型输出的可视化和调试，满足各种实验需求。

Refinery是一个开源的数据中心化集成开发环境，专注于自然语言处理，结合了程序化标注、广泛的数据管理和神经搜索能力。

Zetane Systems 提供软件和服务，旨在简化机器学习和深度学习的过程，尤其注重可解释性，适用于各个行业。

《2000 Machine Learning Prompts》是一个全面的资源，旨在帮助爱好者学习和实验机器学习，使他们熟悉其功能和在不同上下文中的应用。

Maruti.io提供低成本的API，以支持托管模型，帮助企业专注于满足客户特定需求的产品开发。我们处理复杂的细节，让您能够打造出色的产品。

Amazon Sage Maker是一个先进的全托管服务，帮助开发者和数据科学家快速高效地构建、训练和部署机器学习模型，整合了一系列工具和工作流程，旨在降低成本并简化机器学习的复杂性。

大型语言模型(LLM)的chat模板，用于支持transformers的chat_template功能，旨在为不同模型提供一致的输入格式，提供了多个流行模型的示例模板。该项目为开发人员提供了便捷的工具，简化了与不同语言模型的交互流程，确保输入格式的一致性，提高了开发效率。