一款针对 Claude Code 配置进行安全审计的工具，可扫描密钥、权限配置错误和提示注入向量。

DarkMoon 是一个开源、自托管平台，使用 AI 智能体集群运行完全自动化的渗透测试。它通过安全的“MCP”守门人编排 50 多种真实攻击工具，在数据到达语言模型之前屏蔽所有敏感数据，并为每个漏洞返回可复现的证据。支持 Web、云、AD、Kubernetes、数据库、IoT 和 AI/LLM 端点，可在本地 LLM 上运行以保护隐私，并采用 GPL-3.0 许可证。

一个 MCP 服务器和 CLI，为 AI 智能体提供使用 xcodebuild 构建和测试 iOS 及 macOS 项目的工具。

一个用于 AI 编码代理的 TUI 监控仪表板，可跨多个活跃会话追踪令牌使用量、上下文窗口和速率限制。

一个部署在 Cloudflare Workers 上的开源团队聊天系统，允许用户在无需维护服务器的情况下创建独立的聊天空间。

DeepSeek Harness 的插件、工具和基础设施精选生态系统，通过社区开发的扩展功能，使用户能够扩展 AI 代理的能力。

ONNX 是一种开放、框架无关的模型格式和参考实现，可让您在不同工具和运行时之间移动 AI 模型并运行。通过 `pip install onnx` 安装，使用 Python API 构建或加载图，然后通过任何 ONNX 兼容引擎运行推理。

一个为 AI、机器学习和大数据工作负载优化资源管理的 Kubernetes 原生批处理调度系统。

面向 AI 代理的运行时基础，提供安全沙箱、可逆执行轨迹以及所有文件系统更改的审查和批准工作流。

一种轻量级块扩散模型，用于推测解码中的高效、高质量并行草稿生成，以加速 LLM 的生成过程。

Agent Chat UI 是一个 Next.js 前端，可让您与任何 LangGraph 服务器聊天。配置服务器 URL、助手 ID 和可选的 LangSmith 密钥，然后使用 Web UI 发送消息、流式接收 LLM 回复、通过特殊标签隐藏不需要的输出，并在侧边栏中显示额外的“工件”。该仓库包含快速启动（`npx create-agent-chat-app`）、环境变量快捷方式以及生产指南（API 透传代理或自定义认证）。

AgentDojo 是一个动态环境与基准，用于评估 LLM 代理的提示注入攻击与防御。

一个将本地代码仓库索引到图数据库的工具包和MCP服务器，为AI代理和开发者提供调用链和类层次等结构上下文。

一个主权 AI 智能体平台，用于在您自己的基础设施上的隔离 Docker 容器中部署和管理自主智能体。

Kelos 是一个开源的 Kubernetes 控制器，允许您将基于 LLM 的编程代理作为 Pods/Jobs 运行。它定义了自定义资源（Workspace、AgentConfig、Task、Session 等）来描述代码仓库、凭据、提示词和执行策略。控制器会创建隔离的工作负载，支持事件驱动的触发、交互式会话，并能与 GitHub/Jira/webhooks 集成。可以通过 Helm 安装，使用 `kelos` CLI 来创建 Workspaces 和 Tasks，并可选择通过 Web 控制台连接。

一个专为 AI 编码代理设计的开源控制平面，允许用户通过共享看板、调度和统一仪表板来协调多个并行工作器。

一组AI兼容的技能，使代码助手能够自主控制编译器、调试器和通信总线，实现嵌入式硬件开发的闭环自动化。

一个使用基于树的学习算法来处理大规模数据的高效梯度提升框架，具有高速度和低内存使用的特点。

一个用于 Model Context Protocol (MCP) 服务器的集中式注册表和 API，作为发现和集成的应用商店。

一个基于 scikit-learn 的 Python 库，用于投资组合优化与风险管理，提供因子模型构建与基于机器学习的模型选择工具。

一个集成了 AI 代理以实现自然语言设备管理与数据分析的多协议、云原生工业物联网平台。

一个开源安全层，为 AI 代理提供类似防病毒软件的运行时保护，阻止诸如秘密泄露和不安全命令执行等高风险操作。

一个AI运维代理，可自动完成基础设施的根本原因分析与修复，可通过Slack或Telegram访问。

一个 AI 编码框架，教会代理人您的特定编码模式，以生成可直接投入生产的代码，无需重构，具有人为引导的审批关卡和代币高效的上下文管理。

一款利用 AI 自动化从浏览器、应用和设备中进行协议逆向工程和 API 文档编写的网络流量捕获与分析工具。

一个开源、本地优先的图表绘制工作室，结合了可视化画布、双向图表即代码 (diagram-as-code) 以及 AI 驱动的生成功能。

一个为 AI 编码代理设计的持久化记忆系统，利用本地向量数据库在不同会话间保留长期技术背景与用户偏好。

一个用于 AI 资产的统一控制平面和网关，为 MCP 服务器、智能体和模型推理端点提供集中的发现、治理和安全访问。

一个能够模拟真实世界工作负载以优化 LLM 推理性能、资源需求和运营限制的 SLO 友好型基准测试与评估平台。

适用于 Windows 和 macOS 的高性能 VM 管理器，为软件测试和运行计算机使用型 AI 代理提供 GPU 加速的隔离桌面环境。

一个为 AI 编码工具设计的桌面技能管理器，可集中管理多个 AI 代理之间的技能、MCP 服务器和插件的安装、同步与维护。

一个用于在各种模拟环境中开发和比较强化学习算法的标准 Python 库和 API。

一个本地 MCP 服务器，使 AI 代理能够在 arXiv 上进行深度文献研究，支持分节 LaTeX 读取、引用追踪和主题监控。

一个通过 OpenAI 兼容 API 将多台机器的 GPU 和内存资源池化，以运行大型模型的分布式 LLM 服务系统。

GitHub Agentic Workflows (gh-aw) 是一个官方 GitHub CLI 扩展，允许开发者使用 YAML 前置元数据的 Markdown 定义 AI 驱动的仓库自动化，然后通过 GitHub Actions 安全地编译和运行这些代理工作流。

一个为 Vercel AI SDK 构建的开源可观测性平台，用于追踪 AI 代理的成本、延迟和分布式追踪。

一个上下文工程工具，可将整个代码库转换为结构化的 LLM 提示词，自动化为 AI 模型收集与格式化代码的过程。

一个将 Figma 设计数据连接到 AI 编程代理的 MCP 服务器，使其能够根据设计系统上下文生成准确的代码并修改设计。

一组为 ComfyUI 设计的自定义节点和界面改进，通过更好的组织、高级切换和压缩加载器，简化复杂工作流。

一个使 AI Agent 能够执行专业数据库管理（包括 PostgreSQL 的索引调优、健康检查和查询优化）的 MCP 服务器。

一个用于大规模异步强化学习的框架，旨在训练具有 1T+ 参数的前沿模型，并支持多达 1000+ GPU。

一个轻量级系统，帮助开发者将 AI 代理与代码库的特定标准和模式对齐，以确保一致且高质量的构建。

TensorSharp 是一个原生 .NET 引擎，可在 CUDA、Vulkan、Metal、Apple-MLX 或纯 C# CPU 上运行 GGUF 格式的 LLM、基于扩散的图像/视频生成及多模态模型。其性能可与或超越 llama.cpp，支持连续批处理、分页 KV 缓存、张量并行、推测解码、工具调用/代理技能，并提供 Ollama/OpenAI 兼容 API 和 Web UI。

Docling 的 API 服务封装，通过可扩展的 Web 服务器和 REST API 实现 AI 驱动的文档转换。

一个可观测性和自动化修复平台，通过捕获轨迹、分组故障并调度编码代理来实现修复，帮助开发者使 AI 代理具备自愈能力。

用于搜索和 RAG 的综合检索工具包，为文本和多模态数据提供最先进的嵌入模型和重排序器。

一个 CLI 工具，可将网站转换为紧凑、编号格式，供 AI 代理浏览网页时节省 token。

一个专为强化学习工作流设计的库，用于创建用于训练和评估大型语言模型（LLMs）的环境。