一個使用專業分析師與決定論風險引擎來模擬交易的加密貨幣多智能體 AI 研究與紙交易框架。

一組用於訓練 AI 智能體在基於粒子的模擬中協調、通訊與競爭的通訊導向多智能體環境。

一個為 LangGraph.js 提供檔案系統路由、類型生成與決定性測試的 TypeScript 元框架，用於建構 AI 代理。

一個為程式代理設計的本地密鑰代理，將敏感憑證儲存在加密保險庫中，防止其進入代理的上下文。

一個掃描 Kubernetes 與 Terraform 設定，提供安全、成本與合規評分的基礎設施治理引擎，具備專門用於治理 AI 代理群組的工具

一個用於自動化修復 ArkTS/OpenHarmony 問題的可執行倉儲級基準，提供 502 個真實世界實例與完整的評估流程。

一個將以散文形式撰寫的 AI 代理人技能轉換為結構化合約的工具，以確保代理人遵守安全規則並提供可驗證的完成證明。

GPA 是一個統一的自回歸式 Transformer 模型，將語音辨識（ASR）與文字轉語音（TTS）整合至單一系統中，性能接近最尖端水準。

一個透過探測執行時行為來審核命令列介面的工具，建立有證據支撐的指令索引，減少 AI 代理使用 CLI 時的 token 消耗與錯誤。

一個自主的、以視覺為基礎的代理框架，允許大型語言模型 (LLM) 透過「感知-推理-執行」循環來感知並操作電腦螢幕。

ORG‑2 是一個基於 Rust 的桌面工具，記錄 AI 編碼代理的完整工作流程（提示、工具呼叫、檔案編輯等），讓團隊像影片一樣重播會話，並透過「AI 責任追溯」將每一行程式碼精確連結到生成它的代理決策。支援 20 多個代理 CLI，提供協作功能、內建終端/Git 工作區，以及可選的瀏覽器自動化。以 macOS、Windows 和 Linux 的原生安裝檔分發，採用 AGPL‑3.0 許可證。

一種圖標準的 AI 工作流語言，可將代理編排編譯為決定性圖，以降低 Token 成本並消除提示迴圈的不穩定性。

一種安全的基礎設施執行框架，為 AI 代理提供受限制、已宣告的動作目錄，而非 shell 存取，以維持生產環境的控制權。

一個開源應用建構器，可根據使用者意圖生成應用程式，並使用獨立的驗證框架確保每個功能都符合業務需求。

AI Agent 工作合約與可驗證執行的開放協定，確保 Agent 行為經過授權、有證據支持，並由人類正式接受。

無需託管向量資料庫，僅透過單一 Rust 二進位檔即可實現持久、類型化、可搜尋的本地優先記憶儲存，為 AI 代理提供耐用、類型化且可搜尋的記憶。

Session Kit 是一個本機命令列儀表板，會列出您所有的 Claude Code 和 Codex AI 編碼工作階段，顯示它們的狀態（例如：等待輸入），並讓您可以透過輸入其固定編號來跳至任何工作階段。工作階段在終端機或 SSH 斷線後仍會繼續執行，可以使用不同的供應商帳戶，並受到安全模型的保護，該模型會在執行動作前重新驗證確切的供應商程序。它透過已驗證的發布版本進行安裝，可在 Linux (systemd) 或 macOS 14+ 上執行，並將所有資料儲存在本機，不收集任何遙測資料。

一組為 DeepSeek 設計的實驗性代理預設，將模型的初始推理軌跡錨定在高性能最小狀態，隨後促使其提升至完整工具集。

NullClaw 生態系統的管理樞紐，透過統一的 Web UI 和 CLI 簡化 AI 代理組件的安裝、設定和監控。

一個基於瀏覽器的機器人遠端操作平台，用於眾包人類示範資料，以訓練視覺-語言-動作（VLA）模型與模仿學習策略。

一個可自託管的 AI 時尚平台，能將您的衣櫥數位化，並利用生成式 AI 根據天氣、場合和風格推薦並視覺化穿搭。

一種代理型 QA 測試框架，允許使用者使用自然語言編寫 Web 和行動裝置測試，並利用自我修復 AI 代理來適應 UI 變化。

一款AI驅動的形式化驗證工具，透過自動化生成規格與證明，提供軟體正確性的機器可驗證證據。

透過 30 字節的 token 取代冗重的上下文傳遞，提供可驗證遙測與客製化資料投影的多代理系統參考層

一個 Python 套件，利用 OCR 和 LLM 驅動的語意分塊，將文件和掃描圖像轉換為乾淨、結構化的 markdown 區塊，適用於 RAG 系統。

一組用於高精度、即時 RAG 與企業級搜尋的即插即用 AI 流水線模板，可直接與即時數據源同步。

一款針對即時多模態應用與智慧硬體的 AIOS，提供從 AI 原生編碼到設備端推論的整合開發體驗。

一個以人為中心的框架，用於評估影像中對抗性擾動的隱蔽性，並包含一個新數據集 (APSD) 和一個基於注意力機制的預測模型 (A2SM)。

用於統一多模態 AI 生成的命令列介面，允許媒體團隊和 AI Agent 透過單一 API 金鑰和點數餘額生成圖像、影片、音訊和文本。

一組使用獨特暫時身分與網路互動的可丟棄 AI 代理，以防止追蹤與指紋識別。

一個極簡、採 MIT 授權的 *技能*，讓 AI 代理透過商業 API 取得一次性電話號碼並讀取簡訊驗證碼，實現自動化註冊與雙重驗證，無需人工干預。

這是一個合法的軟體專案：一套推理時控制套件（包含 Python 腳本、狀態檔案、協定與測試套件），AI 代理程式可將其作為技能載入，以管理複雜的工程任務。它強制執行紀律——包括原始碼重讀、語意儲存庫映射、證據追蹤、驗證閘道與多代理協調——確保代理程式產出有根據且可驗證的結果。它透過指令與外部狀態運作，而非修改模型權重。

Agentlas OS 是一個開源、跨平台的框架（Hephaestus 引擎），讓您能建構、借用與擁有可攜式的 LLM 驅動代理或團隊。代理是帶有嚴格 JSON 合約的打包方法文件，可儲存在私人「代理雲」中，或從公開 Hub 取得，並可在任何支援的主機（macOS、Windows、Linux）上，使用您已有的任意 LLM 執行。安裝僅需一個指令；命令列介面（`/agentlas build`、`/agentlas hub`、`/agentlas upload` 等）與視覺化桌面 UI 讓您能組合、驗證與執行代理，同時將憑證與權限保留在本地。

結合轉化導向文案寫作與33點人性化引擎的可攜帶代理技能，可消除AI生成痕跡，創作高轉換率的行銷文案。

floe‑guard 是一個 Python/TypeScript 庫，可追蹤執行中每次 LLM、語音轉文字、文字轉語音及其他 AI 供應商呼叫的**真實 USD 成本**，並在使用者定義的美元上限被突破前**硬停止呼叫**。內建 OpenAI、Anthropic、Gemini、LangChain、CrewAI、LiteLLM、Vercel AI SDK 及語音平台（Pipecat、LiveKit、Vapi、Retell）的適配器。附帶公開價格成本地圖，支援離線定價；您可使用自訂費率卡覆蓋。預算可透過 SQLite 在多個進程間持久化，可選的主機式 Floe 服務提供「覆蓋率評分」與 7 天歷史記錄。核心 API 為 `BudgetGuard(limit_usd)`，包含 `check()`（呼叫前）與 `record()`（呼叫後）方法，以及付費工具的原子級 `reserve_tool`/`settle_tool`。

一個將影像轉換為3D網格的流程，允許使用者執行並比較多個開源重構模型，以找到最佳輸出。

Hezo是一個開源伺服器+Web UI，允許你在沙箱容器內建置和運行有組織的AI代理團隊（CEO、隊長、工程師、設計師等）。你提供自己的LLM提供者金鑰，設定令牌和容器小時預算，平台處理秘密保護、Git整合和統一「元框架」，規範化不同的模型執行階段。使用單一二進位檔案安裝，自架或使用Hezo Cloud，並透過組織圖風格UI管理專案。

一種安全協定與強制閘道，確保自主 AI 代理在有限且經驗證的使命範圍內運作，以防止未經授權的重大操作。

Pathway 是一個以 Python 為首、Rust 為後端的框架，用於建構批次或串流資料管道。它提供多種資料來源連接器、狀態化運算子、持久化能力，以及專為 LLM 設計的工具包（包裝器、解析器、向量索引），可輕鬆透過 Docker 或 Kubernetes 實現即時 RAG 及其他 LLM 應用的撰寫與部署。

一個完全開源、以驗證為先的 LLM 推論硬體單元，將 KV 快取壓縮直接整合至資料路徑中，以優化邊緣推論。

面向多模態時間序列數據的機器人優先觀測與視覺化棧，為機器人感測器流提供同步的 3D/2D 檢視與基於 Arrow 的儲存。

一種優化的 GPT-2 訓練實現，利用記憶體和權重平均技術為 modded-nanogpt 挑戰創下新的速度記錄。

一個使用 FastAPI 和 Celery 建構的 API，透過 IBM 的 Docling 將 PDF、DOCX 等多種文件格式轉換為 Markdown 的可擴展後端伺服器。

一套專用於 React、React Native 與安全領域的軟體設計、建構與審查的 AI 代理技能集合。

一個任務生成器，透過建立與公開數據集分佈一致的新型 ARC-AGI-1 風格任務，在未知問題上評估 AI 模型並防止基準測試污染。

REDCELL是一個開源、自託管的平台，使用LLM驅動的代理來執行完整的滲透測試（真實的Kali工具、瀏覽器自動化、反向Shell）並產生精美的報告，全部透過即時React控制台控制。

一個與供應商無關的終端 AI 編碼代理，使用 Think-Act-Verify 循環讀取、編輯與執行程式碼，支援任何 OpenAI 相容 LLM。

面向 AI 代理的原生追蹤 CI/CD 平台，將生產錯誤自動轉化為回歸測試，以阻止含錯誤的發佈。