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    • haystack - 人工智能编排框架
      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
      TAG: 人工智能 框架 RAG 搜索 问答 0 评论 发表评论
    • Stand-In - 身份保持型视频生成框架
      【开源-视频】Stand-In 是一个 轻量级、即插即用 的身份保持型视频生成框架。 • 高效训练:仅需训练基础视频生成模型 1% 的参数,即可在 人脸相似度 与 自然度 两项指标上达到 SOTA(超越多种全参数训练方法)。 • 高保真度:在保持身份一致性的同时,不牺牲视频生成质量。 • 即插即用:可无缝集成到任意 T2V(文本生成视频)模型中。 • 任务拓展性强:支持角色驱动视频生成、姿态控制、 / 2025-08-31 02:06:41 / 查看 316 次
      TAG: 视频 框架 风格 大模型 角色 0 评论 发表评论
    • Eko - 用自然语言构建生产就绪的代理工作流
      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
      TAG: 工作流 大数据 分析 框架 人工智能 0 评论 发表评论
    • dynamo - 一个数据中心规模的分布式推理服务框架
      ## 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 282 次
      TAG: 数据 推理 服务 人工智能 计算 0 评论 发表评论
    • RagaAI Catalyst - 综合平台,旨在加强LLM项目的管理和优化
      ## 智能体人工智能可观察性、监控和评估框架RagaAI Catalyst是一个综合平台,旨在加强LLM项目的管理和优化。它提供了广泛的功能,包括项目管理、数据集管理、评估管理、跟踪管理、提示管理、合成数据生成和护栏管理。这些功能使您能够有效地评估和保护您的LLM应用。 / 2025-03-21 18:39:44 / 查看 272 次
      TAG: 框架 管理 优化 数据集 评估 提示 LLM 0 评论 发表评论
    • cognita - 低代码 RAG 框架
      一个开源的低代码 RAG 框架:Cognita。基于 LangChain/LlamaIndex 构建,简单易用,提供数据上传、模型管理、联网和提示词模板等功能。同时无需编写代码,即可轻松构建、调试和发布 RAG 应用。可 Docker 快速部署,支持主流模型或通过 Ollama 使用本地模型。Langchain/LlamaIndex提供了易于使用的抽象,可用于在jupyter笔记本上进行快速实验 / 2025-03-26 00:32:25 / 查看 269 次
      TAG: Ollama 模型 提示词 大模型 RAG 0 评论 发表评论
    • atomic-agents - 全面升级多模态与工作流能力
      ## atomic-agents```cd atomic-agentsconda create -n atomic-agents python=3.12 -yconda activate atomic-agentscd /data/site/htmltoo.labs/atomic-agentspoetry installpip install -r requirements.txtpip in / 2025-03-21 19:04:31 / 查看 262 次
      TAG: 多模态 工作流 知识库 分析 框架 人工智能 0 评论 发表评论
    • Mahilo - 灵活的多智能体(Multi-Agent)框架
      Mahilo 是一个灵活的多智能体(Multi-Agent)框架,可创建多个相互协作的智能体,每个智能体既能独立与人交互,又能在内部共享相关上下文信息。核心特点: • 多智能体协作:允许多个智能体互相沟通、共享信息,并根据对话上下文自主决定是否联系其他智能体。 • 实时交互:支持 WebSocket API,可进行多用户同时在线语音和文本交互。 • 灵活的通讯模式:支持点对点(P2P)和集中式(层 / 2025-03-21 18:28:06 / 查看 261 次
      TAG: 人工智能 智能体 客户服务 事件管理 自动化 0 评论 发表评论
    • agent-framework - 构建与编排多智能体的统一框架
      Microsoft Agent Framework 是一个开源的开发框架(SDK + 运行时),用于构建、编排和部署 AI 代理(agents)和多代理工作流(multi-agent workflows),支持 Python 和 .NET(C#) 语言。它是由 Microsoft 团队(包括曾在 Semantic Kernel 和 AutoGen 项目工作的团队)发布的,用于统一这些先前的思路和工 / 2025-10-26 17:01:58 / 查看 253 次
      TAG: 开发 构建 框架 场景 团队 0 评论 发表评论
    • OWL - 多智能体协作框架
      OWL:现实世界任务自动化中一般多智能体辅助的优化劳动力学习- https://github.com/camel-ai/owl- https://github.com/camel-ai/camel- https://docs.camel-ai.org/```cd /data/site/htmltoo.ai/owlGRADIO_SERVER_PORT=6901 GRADIO_SERVER_NAME / 2025-03-21 19:26:45 / 查看 164 次
      TAG: 智能体 框架 智能 工作流 人工智能 0 评论 发表评论
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