AI 코딩 에이전트를 위한 플러그인 모음으로, 전문 스킬, MCP 서버 및 워크플로를 제공하여 개발자가 AWS에서 아키텍처 설계, 배포 및 운영을 할 수 있도록 돕습니다.

Claude Code, Codex, OpenCode용 자기 개선 플러그인으로, 사용자의 수정 및 성공적인 상호작용을 지속 가능하고 재사용 가능한 스킬 및 규칙으로 전환합니다.

Cloudflare에서 AI 채팅 에이전트를 구축하기 위한 스타터 템플릿으로, Agents SDK를 통한 도구 호출, 작업 스케줄링 및 비전 기능이 통합되어 있습니다.

Node.js 라이브러리로, llama.cpp에 대한 사전 빌드 바인딩을 제공하여 개발자가 로컬에서 LLM을 실행하고 자동 하드웨어 가속 및 TypeScript 지원을 받을 수 있게 합니다.

인텔리전트 에이전트 기반 문서 검색 플랫폼으로, 사용자가 채팅 인터페이스를 통해 문서를 업로드, 처리하고 RAG를 사용해 질의할 수 있습니다.

강화 학습과 전이 학습을 사용하여 사용자가 정의한 속성 프로필을 기반으로 최적화된 저분자를 생성하는 분자 설계 도구입니다.

Helios는 단일 H100 GPU에서 최대 19.5 FPS로 분 단위의 고품질 영상을 생성할 수 있는 14B 파라미터 실시간 장편 영상 생성 모델입니다.

MAGI-1은 자기 회귀 비디오 생성 모델로, 시간 일관성과 물리적 정확성을 보장하기 위해 청크 단위로 고충실도 비디오를 생성합니다.

LLVM 및 MLIR을 위한 고성능 자동 미분 플러그인으로, GPU 커널 및 병렬 프로그램을 포함하여 최적화된 코드에 대한 빠른 그래디언트를 합성합니다.

H2O는 메모리 내에서 동작하는 분산형·확장 가능한 머신러닝 플랫폼으로, 다양한 알고리즘과 AutoML 기능을 제공하여 모델 구축을 자동화합니다.

PyTorch 위에 구축된 딥 확률 프로그래밍 라이브러리로, 사용자가 대규모 데이터셋을 위한 범용 확률 모델을 만들고 확장할 수 있습니다.

고전적인 통계 방법에서 딥 뉴럴 네트워크에 이르기까지 다양한 모델을 위한 통합 API를 제공하는 사용자 친화적인 시계열 예측 및 이상 탐지용 파이썬 라이브러리입니다.

Chorus는 AI-DLC 워크플로우를 구현하는 AI 코딩 에이전트의 관리 하네스로, 여러 에이전트를 오케스트레이션하고 AI가 제안한 코드에 대한 인간 검증을 보장합니다.

AI 에이전트, RAG, 다중 채널 커뮤니케이션을 통합한 AI 기반 오미채널 고객 서비스 플랫폼으로, 기업과 고객 간의 상호작용을 간소화합니다.

GraphRAG 애플리케이션 구축을 위한 Neo4j 공식 Python 패키지로, LLM을 위한 지식 그래프 자동 구축 및 하이브리드 검색을 지원합니다.

EdgeQuake는 PDF/TXT/MD를 엔티티-관계 지식 그래프로 변환하고, 그래프 데이터(Apache AGE)와 임베딩(pgvector)를 모두 저장하는 Rust 기반 그래프 RAG 시스템입니다. 벡터 검색과 그래프 탐색을 결합하여 쿼리를 처리합니다. 멀티아키텍처 Docker 이미지로 배포되며, React UI를 포함하고, 다양한 LLM 제공자를 지원하며, 다중 테넌트 인증, 마이그레이션, 헬스 체크와 같은 프로덕션 준비 기능을 제공합니다.

NVIDIA 소프트웨어 생태계와 NIM 마이크로서비스를 사용하여 생성 AI 시스템, RAG 파이프라인 및 에이전트 워크플로를 구축하기 위한 레퍼런스 구현 및 튜토리얼 모음입니다.

Dust는 사용자가 전문적인 업무를 가속화하기 위해 특화된 AI 에이전트를 생성할 수 있는 커스텀 AI 에이전트 플랫폼입니다.

확장 가능한 합성 데이터 파이프라인을 구축하기 위한 Python 라이브러리로, 대량 추론 및 구조화된 출력 도구를 제공하여 포스트 트레이닝을 위한 고품질 데이터 세트를 큐레이션합니다.

컨텍스트 손실과 계획 불일치를 방지하기 위해 에이전트형 애자일 워크플로를 구현한 오픈소스 AI 오케스트레이션 프레임워크입니다.

Ludwig는 선언형 딥러닝 프레임워크로, YAML 설정 파일을 사용해 복잡한 Python 코드를 작성하지 않고도 LLM, 멀티모달, 테이블형 AI 모델을 학습, 파인튜닝 및 배포할 수 있게 합니다.

데이터베이스 없이도 지속적인 장기 기억과 즉각적인 검색을 제공하는 AI 에이전트용 휴대 가능한 단일 파일 메모리 레이어.

ChatGPT, Perplexity, Gemini와 같은 AI 답변 엔진에서 브랜드 가시성 및 인용을 추적하고 최적화하기 위한 오픈 소스 셀프 호스팅 플랫폼입니다.

OpenWebUI를 위한 증강 기능, 플러그인 및 프롬프트 모음집입니다. 자율 에이전트 기능, 데이터 시각화 도구 및 컨텍스트 최적화 기능을 추가합니다.

수십억 규모의 인덱스에 대해 밀리초 미만의 지연 시간을 제공하는 고성능 Rust 기반 검색 엔진으로, 네이티브 하이브리드 벡터 및 키워드 검색을 지원합니다.

JVector는 HNSW와 DiskANN 아키텍처를 결합한 그래프 기반 근사 최근접 이웃 검색 인덱스로, 대규모 데이터셋에서 빠르고 메모리 효율적인 벡터 검색을 가능하게 합니다.

Espressif 칩을 위한 음성 인식 프레임워크로, 오프라인 웨이크워드 감지, 음성 명령 인식 및 오디오 전처리를 가능하게 합니다.

저지연 음성 인식 및 음성 생성 모델로 텍스트 기반 LLM을 래핑하여, 텍스트 기반 LLM이 음성으로 대화할 수 있도록 하는 시스템.

LLM이 Qdrant를 의미 메모리 계층으로 정보 저장 및 검색에 사용할 수 있도록 해주는 공식 Model Context Protocol (MCP) 서버입니다.

공식 Java SDK로 OpenAI API를 동기/비동기, 스트리밍, 워크로드 아이덴티티 인증, 선택적 Bedrock 브리지 지원. Maven/Gradle 대응.

Terraform Registry 및 HCP Terraform API와 통합된 MCP 서버로, Infrastructure as Code 개발 및 워크스페이스 관리를 자동화합니다.

WebSockets 또는 TCP를 통해 외부 클라이언트가 JSON을 사용하여 ROS 토픽에 게시하고 구독하며 서비스를 호출할 수 있도록 하는 JSON 기반 인터페이스입니다.

영상 또는 이미지 데이터에서 눈동자 타원을 검출하는 경량 Python 기반 3D 눈 추적 알고리즘입니다.

AI 에이전트의 구축, 디버깅 및 오케스트레이션을 간소화하는 Google Agent Development Kit용 개발자 UI입니다.

6,000종 이상의 새 종을 실시간으로 완전히 오프라인 상태에서 음성으로 기계학습을 통해 식별하는 안드로이드 앱입니다.

다수의 SQL 다이얼렉트와 복잡한 데이터 환경을 아우르는, 실제 기업 환경의 텍스트에서 SQL로의 워크플로우를 평가하는 벤치마크입니다.

LLM을 사용하여 미묘한 취약점을 감지하고 통합된 트리아지를 통해 오탐을 줄이는 심층 보안 코드 리뷰를 위한 에이전틱 AI 보안 프레임워크.

구조적 의존성을 인덱싱하고 시각적 대시보드 및 AI 에이전트용 MCP 도구를 통해 공개하는 코드베이스 지식 그래프 도구.

LLM을 활용해 후보자의 디지털 트윈으로 작동하며, Boss Zhipin에서 이력서 제출과 인사팀 커뮤니케이션을 자동화하는 AI 기반 구직 보조 도구입니다.

배포 전에 취약점과 절차적 탈출을 테스트하기 위해 프로브를 사용하는 오픈소스 웹 애플리케이션입니다.

재료 과학을 위한 그래프 딥러닝 라이브러리로, 다양한 GNN 아키텍처를 제공하여 재료 성질을 예측하고 포텐셜 에너지 표면을 시뮬레이션합니다.

자신의 API 키를 사용해 여러 LLM 제공업체와 로컬 모델에 접근할 수 있는 무료이고 가벼운 데스크톱 애플리케이션입니다.

여러 제공업체에 대해 OpenAI 및 Anthropic 호환 엔드포인트를 제공하는 자체 호스팅형 유니버설 LLM API 프록시로, 내장된 키 회전 및 장애 대응 기능을 갖추고 있습니다.

LLM을 사용해 다양한 AI 제공자와 연동하여 지출을 분류하고 새로운 카테고리를 제안하는 Actual Budget용 자동 거래 분류 도구입니다.

TAEHV는 Hunyuan, MiniMax-H3, Wan-Video, CogVideoX, Open-Sora, LTX-2 등 많은 확산 모델용으로 작고 자동 인코더입니다. 동영상 VAE 디코딩을 가속화하고 메모리를 최적화합니다. 61프레임의 512×320 클립의 디코딩 시간을 약 2~3초 / 6~9GB에서 약 0.5초 / <0.5GB로 줄이며, 약간의 품질 희생이 있습니다. 리포지토리는 모델 체크포인트, Python API(`TAEHV`, `StreamingTAEHV`), 예제 노트북, ComfyUI, stable-diffusion.cpp, SDNext, Diffusers 통합 설명서를 포함합니다.

torch_musa는 Moore Threads GPU용 **MUSA** 백엔드를 추가하는 PyTorch 확장입니다. 표준 PyTorch API를 모방하여 `cuda`를 `musa`로만 바꾸면 됩니다. C/C++ 확장 빌드 도구, **mccl** 백엔드를 통한 분산 학습, 그리고 설치가 쉬운 Docker 이미지를 포함합니다. 또한 torchvision, torchaudio 및 기타 인기 PyTorch 라이브러리의 MUSA 호환 빌드도 제공합니다. 미리 빌드된 wheel에서 설치하거나 MUSA SDK를 설치한 후 소스에서 빌드할 수 있습니다. 프로젝트는 BSD 라이선스입니다.

노이즈와 데이터 사이의 경로를 직선화함으로써 더 효율적인 생성 모델링을 가능하게 하는 Rectified Flow 및 그 변종의 PyTorch 구현입니다.

AIDA는 어떤 LLM(Claude, Gemini, OpenAI 등)도 Docker 기반 보안 테스트 환경을 제어할 수 있는 오픈소스 자율 펜테스트 플랫폼입니다. 에이전트는 리콘나이선스, 스캔, 사용자 정의 Python 공격 코드, 원시 HTTP 조작을 수행하며, 모든 명령어와 출력을 지속 가능한 노트북에 기록합니다. 발견 내용은 CVSS 4.0로 자동 평가되며 PDF 보고서로 내보낼 수 있습니다. 프로젝트에는 웹 대시보드, JWT 인증, 알림 훅이 포함되어 있으며, 내장된 `aida-pentest` 컨테이너를 더 큰 Exegol 이미지로 교체할 수 있습니다. AIDA가 발견한 실제 CVE 목록이 있으며, 실용적 영향을 보여줍니다. AGPL-v3 라이선스로 제공됩니다.