AI가 시뮬레이션 및 제조를 위한 CAD 모델과 로봇 설명 파일을 생성, 검사, 준비할 수 있도록 해주는 에이전트 스킬 라이브러리입니다.

MuJoCo 물리 엔진과 Gymnasium API를 기반으로 한 강화학습용 로봇 환경 컬렉션으로, 조작 및 탐색 작업에서 AI 에이전트를 훈련하는 데 사용됩니다.

MuJoCo 기반의 강화학습 훈련에서부터 Raspberry Pi Zero 2 W에서 ONNX 정책을 사용한 실제 세계 배포까지 완전한 파이프라인을 제공하는 컴팩트한 이족 보행 로봇 프로젝트입니다.

텍스트 설명, 이미지 및 치수를 사용하여 편집 가능한 출력 가능한 하드웨어 인클로저와 조립 구조를 생성하는 오픈 소스 3D 기능 레이어.

Microduck는 강화학습 정책을 사용하여 걷기, 굴러가기, 환경과 상호작용하는 작은 이족 보행 로봇의 제어 소프트웨어입니다.

AI 에이전트가 입자 기반 시뮬레이션에서 협력, 소통, 경쟁하도록 훈련시키기 위한 커뮤니케이션 중심의 다중 에이전트 환경 세트입니다.

세계 지식과 행동 학습을 통합하는 월드-액션 모델(WAMs) 개발을 위한 오픈 소스 연구 스택으로, 세계 지식과 행동 학습을 결합한 로봇 정책의 사전 훈련 및 미세 조정을 위한 모듈식 인프라를 제공합니다.

Raspberry Pi와 ROS2로 구축된 오픈소스 DIY 로봇 청소기로, 2D LiDAR를 사용하여 클라우드 의존 없이 자율적인 로컬 내비게이션을 수행합니다.

대규모 에이전트가 경쟁적인 시나리오에서 상호작용하는 픽셀 기반 그리드월드 환경을 생성하기 위한 라이브러리로, 집단 지능 연구에 활용됩니다.

고정밀 액추에이터 모델링과 도메인 랜덤화를 사용하여, 복잡한 행동의 시뮬레이션에서 실물로의 원활한 전이를 가능하게 하는 Microduck 이족보행 로봇용 강화학습 트레이닝 환경입니다.

Mobile MCP는 AI 에이전트가 단일 API를 통해 iOS/Android 시뮬레이터, 에뮬레이터, 실제 기기를 제어할 수 있도록 해주는 오픈소스 MCP 서버입니다. 네이티브 접근성 트리를 사용해 빠르고 구조적인 UI 상호작용을 제공하며, 탭, 스와이프, 앱 설치, 화면 녹화 등 완전한 장치 제어 기능을 갖추고 있습니다. Claude, Gemini, Copilot, Codex 및 모든 MCP 호환 클라이언트와 통합 가능합니다. `npx @mobilenext/mobile-mcp@latest`로 설치하고, 작은 JSON 스니펫으로 설정한 후 로컬 또는 SSE HTTP 서버로 실행할 수 있습니다.

Cua는 macOS, Windows, Linux, Android에서 백그라운드에서 데스크톱 애플리케이션을 제어할 수 있는 오픈소스 스택입니다. 크로스-OS 드라이버, VM/컨테이너를 시작하는 Python 사ند박스 SDK, 컴퓨터 사용 에이전트 평가를 위한 벤치마크(Cua-Bench), Apple Silicon용 빠른 macOS 가상화인 Lume를 포함합니다. 프로젝트는 MIT 라이선스이며, 실제 GUI와 상호작용해야 하는 자율 에이전트를 개발하는 연구자 및 개발자를 대상으로 합니다.

FlyWire 연결망 기반의 성체 곤충 전체 뇌 누설 적분-방출 모델로, 신경 스파이크 전파를 시뮬레이션하고 분석할 수 있음.

기본 정책 재학습 없이 코드 기반 회복 기술과 비평가를 진화시켜 로봇 작업 성공률을 향상시키는 효율적인 폐쇄 루프 하네스

Kairos는 다양한 하드웨어 플랫폼에서 실시간 로봇 제어를 위해 비디오 생성과 실행 가능한 동작 예측을 통합한 4B 파라미터 크로스 엔보디먼트(cross-embodiment) 월드 모델입니다.

공식 시뮬레이션 파일에서 마이크로덕 이족 보행 로봇의 조립도, CAD 모델, 하드웨어 사양을 리버스 엔지니어링으로 재구성하는 프로젝트.

실기기에서 작동하는 안드로이드용 모바일 GUI 에이전트 프레임워크로, AI 에이전트가 앱 인터페이스를 인식하고 조작하여 장시간 지속되는 자동화 워크플로우를 가능하게 합니다.

PyTorch 기반 라이브러리로, 모델, 데이터셋, 도구를 제공하여 현실 세계 로봇 공학을 표준화함으로써 AI 정책 학습 및 배포의 진입 장벽을 낮춥니다.

물리 AI를 위한 오픈소스 평가 프레임워크로, 어떤 로봇이나 시뮬레이터와도 호환되는 로봇 정책을 실행할 수 있으며, 감사 가능한 로그와 실시간 시각화를 제공합니다.

LeRobot 라이브러리와 원활하게 통합되는 저비용 로봇 팔(SO-100 및 SO-101)의 오픈소스 하드웨어 설계로, AI 로보틱스에 대한 접근성을 높입니다.

물리적 AI 에이전트를 위한 에이전트 프레임워크로, 분리된 실행 게이트웨이와 증거 기반 검증을 사용하여 로봇이 목표를 달성하고 경험에서 재귀적으로 개선되도록 보장합니다.

로봇 공학 및 머신러닝 연구에서 널리 사용되는, 관절 구조의 빠르고 정확한 시뮬레이션을 위한 고성능 물리 엔진.

기초적인 로보틱스 시뮬레이션부터 최첨단 VLA 및 월드 모델의 재현까지 구조화된 경로를 제공하는 Embodied AI를 위한 종합 학습 라이브러리입니다.

PageIndex는 문서의 자연스러운 섹션(예: PDF 목차)에서 생성된 계층적 트리 인덱스를 사용해 벡터 스토어 검색을 대체하는 오픈소스 RAG 시스템입니다. LLM이 이 트리를 추론하여 명확한 페이지 수준의 인용을 포함한 답변을 제공합니다. Python SDK(`pip install pageindex`)로 로컬에서 실행하거나, OCR 및 대규모 콜렉션용으로 클라우드에서 사용 가능하며, LiteLLM 호환 모델을 모두 지원하고 FinanceBench에서 최첨단 정확도를 달성했습니다.

OpenCatESP32는 Petoi의 오픈소스 4족 로봇(Bittle X, Nybble Q, 그리고 곧 출시 예정인 Quaddle)을 ESP32 기반 BiBoard에서 실행하는 펌웨어입니다. 실시간 가이트 제어, 동작 기록 '퍼펫 모드', 비전 또는 강화학습 실험에 충분한 처리 능력을 제공하며, Arduino IDE를 통해 프로그래밍할 수 있습니다.

Basic Memory는 오픈소스이며, *로컬 우선*의 지식 기반으로 정보를 일반 텍스트 Markdown 파일로 저장하고, LLM 에이전트가 읽고 쓰며 의미적으로 검색할 수 있는 MCP 호환 도구를 제공합니다. 클라우드 동기화, 다중 기기 접근, Claude, Codex, Cursor, VS Code, ChatGPT 등에 대한 플러그인을 옵션으로 제공합니다. 자체 호스팅은 무료(AGPL-3.0) 또는 월 $15의 호스팅 서비스로 이용 가능합니다.

RPent는 재귀적 상호작용과 메모리를 사용하여 능력을 진화시키고 장기적인 물리적 조작 작업의 성공률을 높이는 구체화된 에이전트(embodied agents)를 구축하기 위한 오픈 프레임워크입니다.

EasyEDA Pro용 AI 네이티브 자동화 계층으로, 타입 안전한 액션 시스템과 검증된 회로 블록 라이브러리를 활용해 AI 에이전트가 회로도 캡처 및 PCB 레이아웃을 자동화할 수 있도록 합니다.

ClawBench는 여행 예약, 음식 주문 등 281개의 실제 웹 작업을 평가하는 오픈소스 벤치마크입니다. 작업 사양, 다층 트레이스 기록기, LLM 평가자(deepseek-v4-pro)를 제공하여 성공 여부를 점수화합니다. `pip install clawbench-eval`로 설치하고, 모델과 평가자 API 키를 설정한 후 Docker/Podman 기반 Chromium 환경에서 작업을 실행합니다. 결과는 공개 리더보드에 게시되며, 전체 데이터는 Hugging Face에서 사용 가능합니다.

데이터 기반 시스템 동정과 진화적 최적화를 사용해 시뮬레이션 다이내믹스를 실제 하드웨어와 일치시키는 다리 달린 로봇의 시뮬레이션에서 실제로의 전이를 위한 프레임워크입니다.

ESP32를 기반으로 하며 3D 프린팅 가능한 부품, 감성적인 OLED 얼굴, 그리고 애니메이션 및 시뮬레이션 도구 모음을 특징으로 하는 오픈 소스 4족 보행 로봇 프로젝트.

300대 이상의 차량 모델을 지원하는 오픈소스 로보틱스용 운영체제로, 운전자 보조 시스템을 업그레이드합니다.

인간 시연 영상을 3D 시뮬레이션 자산과 정책 학습을 위한 물리 기반 로봇 훈련 데이터로 변환하는 엔드투엔드 파이프라인입니다.

로봇 공학 학습과 실험을 위한 저렴한 플랫폼으로, 컴팩트하고 3D 프린팅 가능한 오픈소스 인공지능 로봇입니다.

실제 과일파리 연결체의 실시간 스파이크 시뮬레이션으로 구동되는 3D 데스크톱 동반자. 커서 움직임과 윈도우 레이아웃에 생물학적 신경 회로를 사용해 반응합니다.

물리 AI 및 로보틱스를 위한 시뮬레이션 플랫폼으로, 멀티 피직스 엔진, 포토 리얼리스틱 렌더링, 그리고 확장 가능한 연구를 위한 크로스 플랫폼 컴파일러를 결합한 플랫폼입니다.

LeRobot 형식으로 RGB 및 RGB‑D의 다중 모달 로봇 조작 데이터셋을 기록, 병합, 감사, 정제 및 업로드할 수 있는 진정한 오픈소스 툴킷이며, 사전 학습된 VLA 정책을 통한 선택적 세마틱 평가도 가능합니다.

다양한 기체와 하드웨어를 지원하는 모듈형 비행 제어 시스템을 제공하는 드론 및 무인 이동체용 오픈 소스 오토파일럿 스택입니다.

텍스트 프롬프트와 운동학적 제약을 사용하여 제어 가능한 3D 인간 및 로봇 동작을 생성하는 운동학적 모션 확산 모델입니다.

BAM은 고충실도 서보 액추에이터 모델과 식별 파이프라인을 제공하여 로봇 시뮬레이션의 정확도를 향상시키며, 특히 강화 학습에서의 더 나은 Sim-to-Real 전송을 목적으로 합니다.

강화 학습, 모방 학습 및 모션 계획에서 로봇 공학 연구를 간소화하기 위해 NVIDIA Isaac Sim 기반으로 구축된 GPU 가속 오픈소스 프레임워크입니다.

AI 기반 로봇 애완동물 개발을 용이하게 하기 위해 보행 조정과 서보 제어를 처리하는 오픈소스 프레임워크입니다.

Apple의 Virtualization.framework를 사용하여 브라우저에서 여러 가상 iPhone을 실행하고 관리할 수 있는 자체 호스팅 웹 플랫폼입니다.

Isaac Lab의 매니저 기반 API와 MuJoCo Warp를 결합한 경량이며 GPU 가속 기능을 갖춘 로봇 학습 프레임워크입니다.

AI가 제어할 수 있는 도구로 SolidWorks와 AutoCAD를 전환하여, 에이전트가 자연어로 부품 모델링, 조립 생성, 공학 도면 생성을 수행할 수 있도록 하는 자동화 프레임워크입니다.

MuJoCo 물리 엔진용으로 실감나고 충실한 시뮬레이션을 보장하도록 설계된 고품질 로봇 모델의 큐레이션된 컬렉션입니다.

접촉 우선 물리 엔진, 로보틱스 SDK 및 강화 학습용 시뮬레이션 하네스를 갖춘 교묘한 조작 연구를 위한 통합 시뮬레이션 플랫폼.

일반화 로봇을 위한 시각-언어-행동(VLA) 모델을 개발하기 위한 오픈소스 연구 플랫폼. 모듈식이고 플러그 앤 플레이 가능한 코드베이스를 갖추고 있습니다.