Android、Windows、およびUbuntuにわたるQualcomm Snapdragonデバイス上で、機械学習モデルをデプロイおよび最適化するためのサンプルアプリとチュートリアルのコレクション。

Chorusは、AI駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）を実装するコーディングエージェントの管理ハーネスであり、エージェントと人間のチームが構造化された提案・検証パイプラインを通じて協働できるようにします。

隔離されたGitブランチ上でコードエージェントを実行するための自己ホスト型マルチプレイヤーWebワークスペース。専用の開発環境とコスト追跡機能を備えています。

Go Microは、古典的なマイクロサービスの構成要素（サービスディスカバリ、RPC、pub/sub、ストレージ）と、第一級のLLMバックエンドエージェント、耐久性がありチェックポイント付きのワークフローを組み合わせたGoフレームワークです。エージェントは自動的にサービスをAIツールとして公開し、計画、委譲、メモリ、およびオプションの呼び出し単位の支払い（x402）をサポートします。システムは完全にプラグイン可能（レジストリ、ブローカー、ストア、モデルプロバイダ）で、スケルトン作成、ホットリロード、デバッグ用のCLIを同梱しています。バックエンドサービス、AIアシスタント、オーケストレーションされたビジネスプロセス、使用単位課金のAI APIの構築に最適です。

Mossは、リアルタイムAIエージェント向けのネットワーク遅延を排除するため、検索と埋め込みをアプリケーションプロセス内に直接埋め込む10ms未満のセマンティック検索ランタイムです。

45以上の機械学習手法と300以上のデータセットを統合した包括的なテーブル分析および学習ツールボックスで、テーブルデータにおけるパフォーマンスのベンチマークと最適化を実現します。

vLLM TPU は、同じ vLLM インターフェースを使用して Google TPU 上で PyTorch または JAX LLM を実行できるオープンソースプラグインです。高性能機能（非同期スケジューリング、KV キャッシュオフロード、LoRA、投機的デコードなど）をサポートし、Gemma-4、Llama-3.1、Qwen 3 などの多くのトップモデルでテストされています。推奨 TPU は v7x、v5e、v6e です。このプロジェクトは、クイックスタートドキュメント、サポートマトリックス、貢献者のための活発なコミュニティを提供します。

AIコーディングエージェントがペタバイト規模のソフトウェアエンジニアリングに必要な完全なコードベースのコンテキストとインフラストラクチャを利用できるように設計された、RustベースのGit互換モノレポエンジン。

エージェントスキルを活用してインフラを推奨し、プラグイン可能なデータバックエンドで Next.js フロントエンドをスキャフォールドする、AI ネイティブなデータポータル構築フレームワークです。

Googleの公式ドキュメントをAIスキルに変換する技術的SEO監査フレームワーク。AIコーディングエージェントがライブサーバーを監査し、コードレビューだけでは検出できない技術的SEOのギャップを修正できるようにします。

さまざまなディープラーニングアーキテクチャを表形式データに適用するための統一インターフェースを提供するハイレベルな PyTorch フレームワークです。

汚染されたプロンプトの検出と局所化に特化した、プロンプトインジェクション攻撃と防御の実装・評価に使えるオープンソースのツールキット。

OWL 2 および OBO オントロジーの開発・編集用の無料でオープンソースの共同作業可能なウェブアプリケーション。

サービスの可用性を追跡し、MCPサーバーを介してステータスページとAI駆動の管理を提供する、セルフホスト型のアップタイムおよびSSL監視サービスです。

GPU加速を備えた、大規模なタンパク質構造セットの比較およびクラスタリングに適した高速で感度の高いツール。モノマーおよびマルチマー検索をサポート。

Chromium 用に高速で低メモリなブラウザ自動化エンジンを提供する、Playwright のネイティブ Rust リライトであり、AIエージェント用の組み込みツールを備えています。

機械学習モデルと高パフォーマンス実行を統合することに焦点を当てた、アルゴリズム取引戦略の開発とバックテストを行うための Python フレームワーク。

Claude Code および Claude macOS デスクトップアプリ用のリアルタイムステータスバーで、レート制限、コンテキストウィンドウの使用状況、プロンプトキャッシュの新鮮さを表示します。

AIコーディングエージェント向けのトークン圧縮フレームワークで、日本語の応答の重複を低減し、APIコストを削減し、コンテキスト空間を節約します。

機械学習モデルを本番環境向けのDockerコンテナにパッケージ化し、HTTP推論サーバーを自動生成するオープンソースツール。

グラフィカルモデルを用いた因果的・確率的推論のためのPythonライブラリ。モデル構造の学習、パラメータ推定、因果推論のためのツールを提供します。

CLI、TUI、MCPサーバーを通じて、コーディングエージェントと人間が共同でタスクを追跡、引き受け、検証するためのローカルファーストの課題トラッカー。

AI コーディングエージェントがシェルネイティブなコマンドと安定した要素参照を使って、Chrome DevTools Protocol を介して実際のブラウザを制御できる高速な Rust CLI。

LiteRTおよびLiteRT-LM向けの公式およびコミュニティ提供のサンプル、モデルレシピ、デプロイメントツールのコレクション。高性能なオンデバイスML実行を可能にします。

認証リファクタリングの前

機械学習用にすぐに使える公開データセットのコレクションで、`tf.data.Dataset` として提供され、データの読み込みと準備プロセスを簡素化します。

あらゆる ML フレームワーク向けの、Kubernetes ネイティブな AutoML プロジェクト。自動ハイパーパラメータチューニング、ニューラルアーキテクチャ探索、および早期停止を提供します。

NVIDIA、AMD、Intel、Huawei NPU などのハードウェアアクセラレーションを活用した、GPTQ や AWQ などの手法でモデルを圧縮する包括的なLLM量子化ツールキットです。

AIエージェントランタイムのアーティファクト検証、設定のドリフト検出、危険なインストールの制限に役立つセキュリティスキルと署名付きアドバイザリインテリジェンスのコレクションです。

95以上の評価スイートで、標準化され再現可能なLLMベンチマークを実現するプロバイダー非依存の評価インフラ

自律型AIエージェントの行動を定義・実行・監査する決定論的レイヤーを提供するガバナンス、セーフティ、信頼のためのエージェント制御プラットフォームです。

複数のプラットフォーム上の AI コーディングエージェントに WCAG 2.2 AA アクセシビリティ基準を強制するエージェントスキルとツールのセット。

Gemi2Api‑Serverは、FastAPIベースのブリッジで、OpenAI互換のREST APIを介してGoogle Geminiを呼び出すことができます。ブラウザのクッキーを使ってGeminiに認証し、チャットコンプリーションリクエストを転送し、オプションで生成された画像をプロキシし、シンプルな管理UIを提供します。ローカル、Docker、またはRender/HuggingFaceでデプロイ可能で、公式な公開APIがなくてもGeminiにアクセスしたい開発者に有用です。

AIコーディングエージェント向けのエンジニアリングガバナンスおよびコンテキストフレームワーク。チーム間で共有される指示、アーキテクチャ標準、およびガバナンスされたワークフローを提供します。

ファイルシステムルーティングとホットリロードを備えた、Model Context Protocol (MCP) サーバーを構築・配信するためのTypeScriptフレームワーク。

ESP-IDF プラットフォーム用のコンポーネントで、Espressif チップセットにハードウェア最適化カーネルを用いて TensorFlow Lite Micro を高速推論可能にします。

オープンソースの Python ツールボックスで、統一された API とベンチマークデータセットを提供し、地震学における機械学習モデルの適用とトレーニングを支援します。

A CLI tool and set of standards for building production-ready AI agents with standardized project structures, prompt versioning, and integrated testing.

学生、研究者、またはデータサイエンティストのグループ向けに、複数のシングルユーザー Jupyter notebook インスタンスを管理・プロキシするマルチユーザーサーバーです。

CPU、GPU、NPUのピーク計算性能（TFLOPS/TOPS）を、CUDA、ROCm、ONNXなどの複数のバックエンドで測定するための合成マイクロベンチマークツール。

LLM を使用せずに、ファイルシステム削除やシークレット盗難などの深刻なツール呼び出しをブロックする決定論的な安全ガード

LLVM/MLIR 技術を活用して、ONNX フォーマットのグラフを低ランタイム負荷の最適化されたコードに変換するコンパイラ。

AIモデルが順次的な推論ステップを記録し、ツール計画を検証し、推論履歴を管理するための構造化された下書きノートを提供するMCPサーバー。

インクリメンタルな差分比較を使用して、46種類の外部データソースと Open WebUI 知識ベースを自動で同期するツール。

Hugging Face HubのオープンソースAIモデルやローカルLLMを使用してデータセットを構築・拡充するための、ノーコードの表計算ソフトのようなツールです。

適応型ナレッジグラフとシニア/ジュニアエージェントパターンを使用して、コードベース内のセキュリティ脆弱性を反復的に発見・確認する自律型AI監査ツール。

RHELベースのLinuxシステム上で、AIモデルが安全に読み取り専用の診断とトラブルシューティングを実行できるModel Context Protocol (MCP) サーバー。

原子的なメモと自動生成された知識グラフを使用して、AI エージェントのための共有で永続的な知識ベースを提供する MCP サーバー。