全網(wǎng)最全的AI Agent Infra開源項(xiàng)目匯總[持續(xù)更新]

a # 前言 AI Agent的重要性是行業(yè)共識匾嘱，當(dāng)前最大的瓶頸在模型能力特別是模型的推理能力。不過隨著o1的發(fā)布，也許我們可以把一部分目光轉(zhuǎn)到其他的瓶頸上菩掏。這是我寫這篇文章的初衷。 我在這篇文章中討論的**AI Agent Infra（智能體基礎(chǔ)設(shè)施）**农渊，并不包含模型患蹂，而主要是除模型之外的其他基礎(chǔ)設(shè)施，比如記憶砸紊、工具传于、框架、容器等等醉顽。 之所以寫這篇文章沼溜，是因?yàn)槠綍r(shí)經(jīng)常會看到一些非常不錯(cuò)的開源項(xiàng)目，但是沒有地方記錄游添。有的時(shí)候想找一個(gè)開源項(xiàng)目系草，又不好找。所以這篇文章的目的有三個(gè)： - 找個(gè)地方記錄優(yōu)秀的唆涝、有創(chuàng)意的開源項(xiàng)目 - 幫助AI Agent開發(fā)者快速找到合適的基礎(chǔ)設(shè)施 - 幫助AI Agent開發(fā)者快速了解AI Agent基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展現(xiàn)狀 我們暫時(shí)只收集開源項(xiàng)目找都，未來也可能會收集商業(yè)產(chǎn)品。 這篇文章我會持續(xù)更新廊酣，也許會**一個(gè)月更新一次**能耻，每月會更新一些優(yōu)秀的、有創(chuàng)意的項(xiàng)目亡驰。另外晓猛，我準(zhǔn)備**以開源項(xiàng)目的方式來維護(hù)這篇文章**。我創(chuàng)建了一個(gè)github倉庫凡辱，地址是：[https://github.com/chgaowei/ai-agent-infra-list](https://github.com/chgaowei/ai-agent-infra-list)戒职。 **如果你也知道一些優(yōu)秀的開源項(xiàng)目，或者你對某個(gè)項(xiàng)目有不一樣的評價(jià)透乾，或者你希望推廣你的開源項(xiàng)目洪燥，歡迎提交PR**磕秤。 我們也建了一個(gè)AI Agent Infra的交流群，歡迎加入一起討論： 微信：請?zhí)砑游⑿盘?changshan02 蚓曼，備注技術(shù)交流入群亲澡。或者掃碼加我： ![](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/11627307-b86be7a8d46697d4.png) 也歡迎加入Discord纫版，和全球技術(shù)人一起交流：[https://discord.gg/BNJdvMa5XE](https://discord.gg/BNJdvMa5XE) ## 本月推薦項(xiàng)目 每月更新的時(shí)候床绪，都會推薦一個(gè)或多個(gè)項(xiàng)目。本月先推薦下我們的開源項(xiàng)目 **AgentConnect**其弊，歡迎關(guān)注: AgentConnect 的愿景是定義智能體的連接方式癞己，并為數(shù)十億智能體構(gòu)建一個(gè)開放、安全和高效的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)梭伐。AgentConnect提供以下能力： - 基于W3C DID規(guī)范提供了一個(gè)去中心化的身份認(rèn)證方式痹雅，可以讓智能體掌握自己的身份，并且與其他任意智能體進(jìn)行跨平臺的糊识、安全的绩社、低成本的身份驗(yàn)證。 - 支持基于DID的端到端加密通信赂苗，確保智能體之間的通信安全愉耙。 - 支持元協(xié)議協(xié)商，允許智能體之間使用自然語言協(xié)商雙方能力以及通信協(xié)議拌滋，并且使用LLM生成代碼進(jìn)行協(xié)議通信朴沿。這有助于實(shí)現(xiàn)自組織自協(xié)商的智能體網(wǎng)絡(luò)。 - 支持應(yīng)用層協(xié)議管理败砂，可以方便的對協(xié)議以及協(xié)議代碼進(jìn)行加載赌渣、更新、卸載昌犹，有助于提高智能體之間的通信效率坚芜。 github 地址：[https://github.com/chgaowei/AgentConnect](https://github.com/chgaowei/AgentConnect) 技術(shù)整體介紹：[AgentNetworkProtocol技術(shù)介紹](https://github.com/chgaowei/AgentNetworkProtocol/blob/main/chinese/00-AgentNetworkProtocol%E6%8A%80%E6%9C%AF%E8%93%9D%E5%9B%BE.md) 下面是正文。 # 概覽 整體的分類結(jié)構(gòu)上斜姥，我會按照框架货岭、規(guī)劃、記憶疾渴、工具分為四大類，每個(gè)大類下再根據(jù)不同的維度細(xì)分屯仗。分類未必合理搞坝，后面可能會做些調(diào)整。 - 框架 - 一站式平臺：[dify](https://github.com/langgenius/dify) [AutoGpt](https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT) [FastGPT](https://github.com/labring/FastGPT) [BISHENG](https://github.com/dataelement/bisheng) - 開發(fā)框架：[langchain](https://github.com/langchain-ai/langchain) [llama_index](https://github.com/run-llama/llama_index) [semantic-kernel](https://github.com/microsoft/semantic-kernel) [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) [phidata](https://github.com/phidatahq/phidata) [haystack](https://github.com/deepset-ai/haystack) - 多智能體框架：[crewai](https://github.com/crewAIInc/crewAI) [Autogen](https://github.com/microsoft/autogen) [Camel](https://github.com/camel-ai/camel) [Magentic-One](https://github.com/microsoft/autogen/tree/main/python/packages/autogen-magentic-one) [MetaGPT](https://github.com/geekan/MetaGPT) - 構(gòu)建工具：[AgentOps](https://github.com/AgentOps-AI/agentops) [AgentStack](https://github.com/AgentOps-AI/AgentStack) [dspy](https://github.com/stanfordnlp/dspy) [phoenix](https://github.com/Arize-ai/phoenix) - 規(guī)劃 - 工作流編排：[inngest](https://github.com/inngest/inngest) [prefect](https://github.com/PrefectHQ/prefect) - 記憶 - 記憶引擎：[mem0](https://github.com/mem0ai/mem0) [DB-GPT](https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT) [Letta](https://github.com/letta-ai/letta) [RAGFlow](https://github.com/infiniflow/ragflow) [Cognee](https://github.com/topoteretes/cognee) [KnowledgeTable](https://github.com/whyhow-ai/knowledge-table) - GraphRAG技術(shù)：[graphrag](https://github.com/microsoft/graphrag) [fast-graphrag](https://github.com/circlemind-ai/fast-graphrag) [LightRAG](https://github.com/HKUDS/LightRAG) [nano-graphrag](https://github.com/gusye1234/nano-graphrag) - 存儲：[Milvus](https://github.com/milvus-io/milvus) [Weaviate](https://github.com/weaviate/weaviate) [Chroma](https://github.com/chroma-core/chroma) - 工具 - 網(wǎng)絡(luò)與通信：[AgentConnect](https://github.com/chgaowei/AgentConnect) [AgentNetworkProtocol](https://github.com/chgaowei/AgentNetworkProtocol) [Agora Protocol](https://github.com/agora-protocol/paper-demo) [agent-protocol](https://github.com/AI-Engineer-Foundation/agent-protocol) [naptha-sdk](https://github.com/NapthaAI/naptha-sdk) - computer use API：[npi](https://github.com/npi-ai/npi) - 身份驗(yàn)證：[AgentConnect](https://github.com/chgaowei/AgentConnect) - 運(yùn)行時(shí)：[E2B](https://github.com/e2b-dev/E2B) - 網(wǎng)頁瀏覽：[Crawlee](https://github.com/apify/crawlee) [Browserless](https://github.com/browserless/browserless) [AgentQL](https://github.com/tinyfish-io/agentql) # 框架 ## 一站式平臺 ### dify Dify 是一個(gè)開源的 LLM 應(yīng)用程序開發(fā)平臺魁袜。Dify 的直觀界面結(jié)合了 AI 工作流程桩撮、RAG 管道敦第、代理功能、模型管理店量、可觀測性功能等芜果，讓您可以快速從原型到生產(chǎn)。 github 地址：[https://github.com/langgenius/dify](https://github.com/langgenius/dify) ### AutoGpt AutoGPT 是一個(gè)強(qiáng)大的平臺融师，可用于創(chuàng)建右钾、部署和管理持續(xù)運(yùn)行的 AI 智能體，從而實(shí)現(xiàn)復(fù)雜工作流程的自動化旱爆。AutoGpt已經(jīng)轉(zhuǎn)型舀射，從最早的demo，增加了工作流能力怀伦。 github 地址：[https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT](https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT) ### fastgpt FastGPT 是一個(gè)基于大型語言模型 (LLMs) 的知識型平臺脆烟，提供一整套開箱即用的功能，如數(shù)據(jù)處理房待、RAG 檢索以及可視化的 AI 工作流編排邢羔。借助 FastGPT，用戶可以輕松開發(fā)和部署復(fù)雜的問答系統(tǒng)桑孩，而無需進(jìn)行繁瑣的設(shè)置或配置工作拜鹤。 github 地址：[https://github.com/labring/FastGPT](https://github.com/labring/FastGPT) ### BISHENG BISHENG 是一個(gè)面向下一代企業(yè) AI 應(yīng)用的開源 LLM DevOps 平臺。其強(qiáng)大且全面的功能包括：生成式 AI 工作流洼怔、RAG署惯、智能體、統(tǒng)一模型管理镣隶、評估极谊、SFT、數(shù)據(jù)集管理安岂、企業(yè)級系統(tǒng)管理轻猖、可觀測性等。 github 地址：[https://github.com/dataelement/bisheng](https://github.com/dataelement/bisheng) ## 開發(fā)框架 ### langchain LangChain 是一個(gè)開發(fā)框架域那，專為構(gòu)建基于大語言模型的應(yīng)用程序設(shè)計(jì)咙边。它提供了一套工具和組件，包括 Models（模型）次员、Prompts（提示）败许、Indexes（索引）、Memory（記憶）淑蔚、Chains（鏈）和 Agents（代理）等市殷。 github 地址：[https://github.com/langchain-ai/langchain](https://github.com/langchain-ai/langchain) ### llama_index LlamaIndex（GPT Index）是一個(gè)為你的LLM應(yīng)用構(gòu)建的數(shù)據(jù)框架，用于將外部數(shù)據(jù)與大語言模型（LLM）結(jié)合刹衫。它支持從各種數(shù)據(jù)源（如文檔醋寝、數(shù)據(jù)庫等）創(chuàng)建索引搞挣，優(yōu)化信息檢索過程。 github 地址：[https://github.com/run-llama/llama_index](https://github.com/run-llama/llama_index) ### semantic-kernel Semantic Kernel 是一個(gè) SDK音羞，旨在將大語言模型（LLM）與傳統(tǒng)編程語言（如 C#囱桨、Python 和 Java）集成，并支持插件的自動協(xié)調(diào)嗅绰。它提供了抽象層來管理 AI 服務(wù)和記憶存儲舍肠，支持多種平臺和向量數(shù)據(jù)庫，并能自動生成并執(zhí)行基于 LLM 生成的計(jì)劃办陷。 github 地址：[https://github.com/microsoft/semantic-kernel](https://github.com/microsoft/semantic-kernel) ### LangGraph LangGraph是一個(gè)用于構(gòu)建具有狀態(tài)和多角色應(yīng)用程序的庫貌夕，主要用于創(chuàng)建智能體和多智能體工作流。與其他LLM框架相比民镜，它提供了三個(gè)核心優(yōu)勢：循環(huán)啡专、可控性和持久性。LangGraph允許你定義包含循環(huán)的工作流制圈，這是大多數(shù)智能體架構(gòu)所必需的们童，這使得它與基于DAG（有向無環(huán)圖）的解決方案有所區(qū)別。 github 地址：[https://github.com/langchain-ai/langgraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) ### phidata Phidata 是一個(gè)用于構(gòu)建智能體系統(tǒng)的框架鲸鹦，允許工程師創(chuàng)建具備記憶慧库、知識、工具和推理能力的智能體馋嗜。它支持構(gòu)建能夠協(xié)同工作的智能體團(tuán)隊(duì)齐板，并通過美觀的用戶界面與智能體進(jìn)行交互。Phidata 還提供監(jiān)控葛菇、評估和優(yōu)化智能體的功能甘磨，并幫助開發(fā)包含 API、數(shù)據(jù)庫和向量數(shù)據(jù)庫的智能體應(yīng)用眯停。 github 地址：[https://github.com/phidatahq/phidata](https://github.com/phidatahq/phidata) ### haystack AI 編排框架济舆，用于構(gòu)建可定制、生產(chǎn)就緒的大語言模型（LLM）應(yīng)用程序莺债。將組件（模型滋觉、向量數(shù)據(jù)庫、文件轉(zhuǎn)換器）連接到可以與數(shù)據(jù)互動的管道或智能體齐邦。通過先進(jìn)的檢索方法椎侠，它最適合用于構(gòu)建 RAG（檢索增強(qiáng)生成）、問答措拇、語義搜索或?qū)υ捴悄荏w聊天機(jī)器人肺蔚。 github 地址：[https://github.com/deepset-ai/haystack](https://github.com/deepset-ai/haystack) ## 多智能體框架 ### crewai CrewAI 是一個(gè)多智能體框架，旨在通過協(xié)調(diào)多個(gè)AI智能體協(xié)作，完成復(fù)雜的任務(wù)和工作流宣羊。該框架通過任務(wù)管理和流程控制，允許用戶定義和執(zhí)行自動化的智能體協(xié)作汰蜘。 github 地址：[https://github.com/crewAIInc/crewAI](https://github.com/crewAIInc/crewAI) ### Autogen AutoGen 是一個(gè)開源框架仇冯，用于構(gòu)建AI智能體系統(tǒng)。它簡化了事件驅(qū)動族操、分布式苛坚、可擴(kuò)展和具備韌性的智能體應(yīng)用程序的創(chuàng)建。AutoGen 允許快速構(gòu)建系統(tǒng)色难，在這些系統(tǒng)中泼舱，AI智能體能夠協(xié)作并自主執(zhí)行任務(wù)，或者在人工監(jiān)督下完成任務(wù)枷莉。 github 地址：[https://github.com/microsoft/autogen](https://github.com/microsoft/autogen) ### Camel CAMEL是最早基于大語言模型（LLM）的多智能體框架之一娇昙，現(xiàn)已成為一個(gè)通用的框架，用于構(gòu)建和使用基于LLM的智能體解決現(xiàn)實(shí)世界中的任務(wù)笤妙。 github 地址：[https://github.com/camel-ai/camel](https://github.com/camel-ai/camel) ### Magentic-One Magentic-One 是一個(gè)高性能的通用智能體系統(tǒng)冒掌，旨在解決復(fù)雜任務(wù)。它采用多智能體架構(gòu)蹲盘，其中主智能體“協(xié)調(diào)者”（Orchestrator）負(fù)責(zé)指揮其他四個(gè)專門的智能體來完成任務(wù)股毫。協(xié)調(diào)者負(fù)責(zé)規(guī)劃、跟蹤進(jìn)展召衔，并在出現(xiàn)錯(cuò)誤時(shí)重新規(guī)劃铃诬，同時(shí)指導(dǎo)這些專門的智能體執(zhí)行如操作網(wǎng)頁瀏覽器、瀏覽本地文件或編寫和執(zhí)行Python代碼等任務(wù)苍凛。 github 地址：[https://github.com/microsoft/autogen/tree/main/python/packages/autogen-magentic-one](https://github.com/microsoft/autogen/tree/main/python/packages/autogen-magentic-one) ### MetaGPT MetaGPT 以一行需求作為輸入趣席，輸出用戶故事/競爭分析/需求/數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)/API/文檔等。MetaGPT 包括產(chǎn)品經(jīng)理 / 架構(gòu)師 / 項(xiàng)目經(jīng)理 / 工程師毫深。它提供了軟件公司的整個(gè)過程以及精心編排的 SOP吩坝。 github 地址：[https://github.com/geekan/MetaGPT](https://github.com/geekan/MetaGPT) ## 構(gòu)建工具 ### AgentOps 用于 AI 代理監(jiān)控、LLM 成本跟蹤哑蔫、基準(zhǔn)測試等的 Python SDK钉寝。與大多數(shù) LLM 和代理框架（如 CrewAI、Langchain 和 Autogen）集成闸迷。 github 地址：[https://github.com/AgentOps-AI/agentops](https://github.com/AgentOps-AI/agentops) ### AgentStack AgentStack 開讓你從命令行創(chuàng)建 AI 代理項(xiàng)目嵌纲，它是啟動代理項(xiàng)目的絕佳工具，并提供了許多 CLI 實(shí)用程序腥沽，用于在整個(gè)開發(fā)過程中輕松生成代碼逮走。 github 地址：[https://github.com/AgentOps-AI/AgentStack](https://github.com/AgentOps-AI/AgentStack) ### dspy DSPy 是由斯坦福大學(xué)開發(fā)的一個(gè)開源框架，旨在優(yōu)化語言模型（LLM）的使用今阳，它通過將聲明式的語言模型調(diào)用轉(zhuǎn)換為自我優(yōu)化的管道來工作师溅。與手動編寫每個(gè)任務(wù)的特定提示不同茅信，DSPy 允許用戶定義高級目標(biāo)和度量，框架會自動優(yōu)化 LLM 的性能墓臭。 github 地址：[https://github.com/stanfordnlp/dspy](https://github.com/stanfordnlp/dspy) ### phoenix Phoenix 是一個(gè)開源的 AI 可觀察性平臺蘸鲸，主要用于實(shí)驗(yàn)、評估和故障排除窿锉，支持追蹤 LLM 應(yīng)用程序的運(yùn)行時(shí)酌摇、基準(zhǔn)測試性能并創(chuàng)建版本化的數(shù)據(jù)集。它支持跟蹤對提示嗡载、LLM 和檢索方式的改動窑多，并兼容多個(gè)框架和 LLM 提供商。 github 地址：[https://github.com/Arize-ai/phoenix](https://github.com/Arize-ai/phoenix) # 規(guī)劃 ## 工作流編排 ### inngest Inngest 是一個(gè)領(lǐng)先的工作流編排平臺洼滚，可在無服務(wù)器架構(gòu)埂息、服務(wù)器或邊緣設(shè)備上運(yùn)行有狀態(tài)的步驟函數(shù)和 AI 工作流。 github 地址：[https://github.com/inngest/inngest](https://github.com/inngest/inngest) ### prefect Prefect 是一個(gè)用于構(gòu)建 Python 數(shù)據(jù)管道的工作流編排框架判沟。它是將腳本提升為可靠生產(chǎn)工作流的最簡單方式耿芹。通過 Prefect，用戶可以構(gòu)建具有彈性和動態(tài)響應(yīng)能力的數(shù)據(jù)管道挪哄，能夠適應(yīng)外部變化并從意外情況中恢復(fù)吧秕。 github 地址：[https://github.com/PrefectHQ/prefect](https://github.com/PrefectHQ/prefect) # 記憶 ## 記憶引擎 ### mem0 Mem0 是一個(gè)增強(qiáng) AI 助手和代理的智能內(nèi)存層，能夠?qū)崿F(xiàn)個(gè)性化交互并持續(xù)改進(jìn)迹炼，適用于客戶支持聊天機(jī)器人砸彬、AI 助手和自治系統(tǒng)。它通過混合數(shù)據(jù)庫方法管理長期記憶斯入，確保個(gè)性化信息存儲高效且搜索迅速砂碉，提升 AI 代理的響應(yīng)個(gè)性化和相關(guān)性。 github 地址：[https://github.com/mem0ai/mem0](https://github.com/mem0ai/mem0) ### DB-GPT DB-GPT 是一個(gè)開源的 AI 原生數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)框架刻两，集成了 AWEL（Agentic Workflow Expression Language）和多智能體技術(shù)增蹭。其目標(biāo)是通過開發(fā)多項(xiàng)技術(shù)能力（如多模型管理 SMMF、Text2SQL 效果優(yōu)化磅摹、RAG 框架優(yōu)化滋迈、多智能體框架協(xié)作以及 AWEL 的代理工作流編排等），構(gòu)建大模型領(lǐng)域的基礎(chǔ)設(shè)施户誓，從而使數(shù)據(jù)驅(qū)動的大模型應(yīng)用更加簡單和便捷饼灿。 github 地址：[https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT](https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT) ### Letta（原MemGPT） Letta 是一個(gè)用于構(gòu)建有狀態(tài) LLM 應(yīng)用程序的框架，支持個(gè)性化聊天機(jī)器人帝美、數(shù)據(jù)驅(qū)動代理和自動化 AI 工作流碍彭。它允許應(yīng)用保持長期記憶并連接外部數(shù)據(jù)源，適用于需要持續(xù)交互和動態(tài)更新的應(yīng)用場景。 github 地址：[https://github.com/letta-ai/letta](https://github.com/letta-ai/letta) ### RAGFlow RAGFlow 是一款基于深度文檔理解構(gòu)建的開源 RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎庇忌。RAGFlow 可以為各種規(guī)模的企業(yè)及個(gè)人提供一套精簡的 RAG 工作流程舞箍，結(jié)合大語言模型（LLM）針對用戶各類不同的復(fù)雜格式數(shù)據(jù)提供可靠的問答以及有理有據(jù)的引用。 github 地址：[https://github.com/infiniflow/ragflow](https://github.com/infiniflow/ragflow) ### Cognee Cognee 實(shí)現(xiàn)了可擴(kuò)展皆疹、模塊化的 ECL（Extract, Cognify, Load）流水線创译，能夠幫助用戶互聯(lián)和檢索過往對話、文檔以及音頻轉(zhuǎn)錄內(nèi)容墙基，同時(shí)減少幻覺、開發(fā)工作量和成本刷喜。 github 地址：[https://github.com/topoteretes/cognee](https://github.com/topoteretes/cognee) ### KnowledgeTable Knowledge Table 是一個(gè)開源軟件包残制，旨在簡化從非結(jié)構(gòu)化文檔中提取和探索結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的過程。 github 地址：[https://github.com/whyhow-ai/knowledge-table](https://github.com/whyhow-ai/knowledge-table) ## GraphRAG技術(shù) ### graphrag GraphRAG 項(xiàng)目是一個(gè)數(shù)據(jù)管道和轉(zhuǎn)換套件掖疮，旨在利用 LLM 的強(qiáng)大功能從非結(jié)構(gòu)化文本中提取有意義的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)初茶。 github 地址：[https://github.com/microsoft/graphrag](https://github.com/microsoft/graphrag) ### fast-graphrag Fast GraphRAG 是一個(gè)精簡且可提示的框架，旨在為代理驅(qū)動的檢索工作流提供可解釋浊闪、高精度的解決方案恼布。它設(shè)計(jì)用于高效、低成本的操作搁宾，支持動態(tài)數(shù)據(jù)生成和增量更新折汞，并能夠無縫集成到現(xiàn)有的檢索管道中。 github 地址：[https://github.com/circlemind-ai/fast-graphrag](https://github.com/circlemind-ai/fast-graphrag) ### LightRAG LightRAG 是一個(gè)簡單快速的 RAG 引擎盖腿。 github 地址：[https://github.com/HKUDS/LightRAG](https://github.com/HKUDS/LightRAG) ### nano-graphrag nano-graphrag 提供了一個(gè)更小爽待、更快、更干凈的 GraphRAG翩腐，同時(shí)保留了核心功能鸟款。GraphRAG 很好而且功能強(qiáng)大，但官方實(shí)現(xiàn)很難閱讀或破解茂卦。 github 地址：[https://github.com/gusye1234/nano-graphrag](https://github.com/gusye1234/nano-graphrag) ## 存儲 ### Milvus Milvus 是一個(gè)為大規(guī)模設(shè)計(jì)的高性能向量數(shù)據(jù)庫何什，AI 應(yīng)用可使用它進(jìn)行存儲和搜索大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如文本等龙、圖像和多模態(tài)信息处渣。 github 地址：[https://github.com/milvus-io/milvus](https://github.com/milvus-io/milvus) ### Weaviate Weaviate 是一個(gè)開源向量數(shù)據(jù)庫，能夠同時(shí)存儲對象和向量而咆，支持將向量搜索與結(jié)構(gòu)化過濾相結(jié)合霍比，并具有云原生數(shù)據(jù)庫的容錯(cuò)性和可擴(kuò)展性。 github 地址：[https://github.com/weaviate/weaviate](https://github.com/weaviate/weaviate) ### Chroma Chroma 是一個(gè)AI 原生開源嵌入數(shù)據(jù)庫暴备。 github 地址：[https://github.com/chroma-core/chroma](https://github.com/chroma-core/chroma) # 工具 ## 網(wǎng)絡(luò)與通信 ### AgentConnect AgentConnect 的愿景是定義智能體的連接方式悠瞬，并為數(shù)十億智能體構(gòu)建一個(gè)開放、安全和高效的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)。AgentConnect提供以下能力： - 基于W3C DID規(guī)范提供了一個(gè)去中心化的身份認(rèn)證方式浅妆，可以讓智能體掌握自己的身份望迎，并且與其他任意智能體進(jìn)行跨平臺的、安全的凌外、低成本的身份驗(yàn)證辩尊。 - 支持基于DID的端到端加密通信，確保智能體之間的通信安全康辑。 - 支持元協(xié)議協(xié)商摄欲，允許智能體之間使用自然語言協(xié)商雙方能力以及通信協(xié)議，并且使用LLM生成代碼進(jìn)行協(xié)議通信疮薇。這有助于實(shí)現(xiàn)自組織自協(xié)商的智能體網(wǎng)絡(luò)胸墙。 - 支持應(yīng)用層協(xié)議管理，可以方便的對協(xié)議以及協(xié)議代碼進(jìn)行加載按咒、更新迟隅、卸載，有助于提高智能體之間的通信效率励七。 github 地址：[https://github.com/chgaowei/AgentConnect](https://github.com/chgaowei/AgentConnect) ### AgentNetworkProtocol AgentNetworkProtocol（ANP）是專為智能體網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的開放協(xié)議框架智袭，旨在建立一個(gè)開放、安全掠抬、高效吼野、自組織、自協(xié)商的智能體協(xié)作網(wǎng)絡(luò)剿另。它總共分為三層箫锤，分別是身份與加密通信層、元協(xié)議層雨女、應(yīng)用協(xié)議層谚攒。AgentConnect是AgentNetworkProtocol的開源實(shí)現(xiàn)。 github 地址：[https://github.com/chgaowei/AgentNetworkProtocol](https://github.com/chgaowei/AgentNetworkProtocol) ### Agora Protocol Agora Protocol Agora 是一個(gè)簡單的跨平臺協(xié)議氛堕，允許異構(gòu) LLM 之間進(jìn)行高效的通信馏臭。它先使用自然語言進(jìn)行協(xié)商通信協(xié)議，然后使用通信協(xié)議進(jìn)行通信讼稚。 github 地址：[https://github.com/agora-protocol/paper-demo](https://github.com/agora-protocol/paper-demo) ### agent-protocol agent-protocol 用于與 AI 智能體交互的通用接口括儒。該協(xié)議與技術(shù)堆棧無關(guān) - 您可以將其與任何框架一起使用來構(gòu)建代理。它目前構(gòu)建的是智能體與智能體使用者之間的通信協(xié)議锐想。不過現(xiàn)在長時(shí)間未更新帮寻。 github 地址：[https://github.com/AI-Engineer-Foundation/agent-protocol](https://github.com/AI-Engineer-Foundation/agent-protocol) ### naptha-sdk Naptha 使用戶能夠構(gòu)建去中心化的多代理工作流。去中心化工作流可以在一個(gè)或多個(gè)節(jié)點(diǎn)（而不是一個(gè)中央服務(wù)器）上運(yùn)行赠摇，具有不同的 LLM 和許多本地?cái)?shù)據(jù)源固逗。 github 地址：[https://github.com/NapthaAI/naptha-sdk](https://github.com/NapthaAI/naptha-sdk) ## computer use API ### npi NPINPi 是一個(gè)開源平臺浅蚪，提供工具使用 API，使 AI 代理能夠在虛擬世界中采取行動, 使 AI 代理能夠操作各種軟件工具和應(yīng)用程序并與之交互烫罩，允許大型語言模型通過函數(shù)調(diào)用與現(xiàn)有軟件和應(yīng)用程序生態(tài)系統(tǒng)無縫集成惜傲。NPi 充當(dāng)這些模型訪問虛擬世界的網(wǎng)關(guān)。 github 地址：[https://github.com/npi-ai/npi](https://github.com/npi-ai/npi) ## 身份驗(yàn)證 ### AgentConnect AgentConnect 提供了基于W3C DID規(guī)范的智能體身份認(rèn)證方法贝攒，并支持基于DID的端到端加密通信盗誊。 github 地址：[https://github.com/chgaowei/AgentConnect](https://github.com/chgaowei/AgentConnect) ## 運(yùn)行時(shí) ### E2B E2B 是一種開源基礎(chǔ)設(shè)施，允許您在云中的安全隔離沙箱中運(yùn)行 AI 生成的代碼隘弊。 github 地址：[https://github.com/e2b-dev/E2B](https://github.com/e2b-dev/E2B) ## 網(wǎng)頁瀏覽 ### Crawlee Crawlee 是一個(gè)用于構(gòu)建可靠爬蟲的 Node.js 網(wǎng)絡(luò)爬取和瀏覽器自動化庫哈踱，支持 JavaScript 和 TypeScript。它可以提取 AI梨熙、LLM嚣鄙、RAG 或 GPT 所需的數(shù)據(jù)，從網(wǎng)站下載 HTML串结、PDF、JPG舅列、PNG 等文件肌割。 github 地址：[https://github.com/apify/crawlee](https://github.com/apify/crawlee) ### Browserless Browserless 允許遠(yuǎn)程客戶端連接并執(zhí)行無頭工作，所有操作都在 Docker 環(huán)境中進(jìn)行帐要。它支持標(biāo)準(zhǔn)的把敞、未修改的 Puppeteer 和 Playwright 庫，并提供基于 REST 的 API榨惠，用于執(zhí)行常見操作奋早，如數(shù)據(jù)收集、PDF 生成等赠橙。 github 地址：[https://github.com/browserless/browserless](https://github.com/browserless/browserless) ### AgentQL AgentQL 是一種 AI 驅(qū)動的查詢語言耽装，用于抓取網(wǎng)站和自動化工作流程。它使用自然語言查詢來精確定位任何網(wǎng)頁上的數(shù)據(jù)和元素期揪，包括經(jīng)過身份驗(yàn)證和動態(tài)生成的內(nèi)容掉奄。 github 地址：[https://github.com/tinyfish-io/agentql](https://github.com/tinyfish-io/agentql) 本文由[mdnice](https://mdnice.com/?platform=6)多平臺發(fā)布
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