在 AI 长文写作领域，一项革命性突破正在改写行业规则 —— 由「人工智能之父」Jürgen Schmidhuber 领衔的团队，正式开源其长文写作框架 WriteHERE。该框架凭借异质递归规划（Heterogeneous Recursive Planning）技术，实现单次生成超 4 万字、100 页专业报告的能力，在小说创作、报告生成场景中全面超越 Perplexity 付费版「深度研究」、 / 2025-04-24 20:27:56 / 查看 269 次

Mastra : 专为 TS 开发者设计的 AI 应用开发框架技术亮点现代技术栈：基于 Next.js/Vercel 生态，天然适配前后端一体化开发生产就绪：工作流支持持久化状态，适合需要中断/恢复的长任务模块化设计：可单独使用 RAG 或 Agents，也能组合成复杂系统透明可观测：每个 AI 决策步骤都可追溯，符合企业合规需求适用场景· 快速搭建智能客服、文档助手等 AI 应用· 现有系统添加 / 2025-03-26 02:00:15 / 查看 448 次

Motia：AI Agent框架，软件工程师的理想选择。这款GitHub开源项目，可在几分钟内创建、测试并部署生产级AI代理。它以零基础设施部署、代码优先开发和多语言支持为亮点，简化了DevOps过程。Motia支持一键部署，消除了基础设施管理的复杂性。开发者可以专注于代码，因为Motia支持多种编程语言。实时可视化执行功能，使得迭代优化变得快速而直观。Motia，让AI代理开发更高效。Motia / 2025-03-22 15:41:21 / 查看 1737 次

Upsonic是一个注重可靠性的框架，专为现实应用而设计。它通过高级可靠性功能在您的组织中启用可信代理工作流，包括验证层、三角架构、验证器代理和输出评估系统。为什么选择Upsonic？Upsonic是下一代框架，通过解决三个关键挑战，使代理可以投入生产:1- 可靠性:虽然其他框架需要专业知识和复杂的可靠性特性编码，但Upsonic提供了易于激活的可靠性层，而不会中断功能。2- 模型上下文协议:MC / 2025-03-21 20:16:28 / 查看 977 次

人工智能编排框架，用于构建可定制的、生产就绪的LLM应用。将组件(模型、矢量数据库、文件转换器)连接到可以与您的数据交互的管道或代理。凭借先进的检索方法，它最适合构建RAG、问答、语义搜索或对话代理聊天机器人。一个端到端的LLM框架，允许您构建由LLM、Transformer模型、vector search等支持的应用程序。无论您想要执行检索增强生成(RAG)、文档搜索、问题回答还是答案生成，Ha / 2025-03-21 20:14:34 / 查看 329 次

Eko(发音像“echo”)是一个生产就绪的JavaScript框架，它使开发人员能够创建可靠的代理，从简单命令到复杂工作流程。它为在两者中运行代理提供了统一的界面计算机和浏览器环境. / 2025-03-21 20:12:45 / 查看 313 次

## LangManus：智能 AI 自动化框架，助力高效任务执行- https://github.com/langmanus/langmanus- https://github.com/langmanus/langmanus-webLangManus 是一款开源 AI 自动化框架，结合大语言模型与智能工具，支持网页搜索、数据爬取、代码执行等多种任务。它专注于多智能体协作，让 AI 更具自主性，实 / 2025-03-21 19:57:12 / 查看 752 次

## dynamo一个数据中心规模的分布式推理服务框架NVIDIA Dynamo是一个高吞吐量、低延迟的推理框架，旨在为多节点分布式环境中的生成式人工智能和推理模型提供服务。Dynamo被设计为与推理引擎无关(支持TRT-LLM、vLLM、SGLang或其他语言),并捕获LLM特定的功能，例如:分解预填充和解码推理–最大化GPU吞吐量，并促进吞吐量和延迟之间的平衡。动态GPU调度–根据波动的需求优 / 2025-03-21 19:44:44 / 查看 201 次

Axolotl-AI-Cloud/Axolotl 是一个开源的、基于云计算的 AI 平台，用于构建和部署人工智能模型。Axolotl 的目标是提供一个简单、灵活和可扩展的平台，用于开发和部署 AI 应用程序。Axolotl 的主要特点包括：云计算：Axolotl 基于云计算技术，提供了一个可扩展和灵活的平台，用于构建和部署 AI 模型。AI 框架：Axolotl 支持多种 AI 框架，包括 Ten / 2025-03-21 19:40:50 / 查看 478 次

KTransformers 是一个开源的 Transformer 库，用于自然语言处理（NLP）任务。它是基于 PyTorch 框架开发的，提供了一个简单易用的 API，用于构建和训练 Transformer 模型。Transformer 是一种自注意力机制（Self-Attention Mechanism）的神经网络模型，最初由 Google 提出，用于机器翻译任务。它的主要特点是可以并行化处理 / 2025-03-21 19:36:02 / 查看 401 次