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AI-Researcher:基于 LLM 代理的全自动科学研究平台
AI-Researcher:基于 LLM 代理的全自动科学研究平台AI-Researcher 是一个 开源替代 Google AI Co-Scientist 的 全自动科学发现 平台,利用 大语言模型 (LLM) 代理 实现 端到端的研究自动化,重塑传统科研范式,加速科学创新。✨ 主要特性🎯 全自动科研流程:从概念构思到论文撰写,全流程自动化。🔄 智能研究编排:自动协调研究步骤,确保高效执行。🧠 /
2025-03-26 01:47:39
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Agent TARS:智能多模态 AI 代理,助力高效自动化
Agent TARS:智能多模态 AI 代理,助力高效自动化🚀 什么是 Agent TARS?Agent TARS 是一款开源多模态 AI 代理,支持网页视觉解析、命令行操作和文件系统集成,能够自动执行复杂任务,提升信息检索和工作流处理效率。⚠ 技术预览阶段:当前版本仍在测试中,不建议在生产环境使用。✨ 主要特点🌐 高级网页操作:智能解析网页内容,执行深度检索与自动化操作,提升数据获取效率。🛠 多 /
2025-03-22 16:49:34
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PySpur - 零代码构建AI工作流
- https://github.com/PySpur-Dev/pyspur- https://docs.pyspur.devPySpur 是一款开源的轻量级可视化 AI 智能体工作流构建器,旨在简化 AI 系统的开发流程。通过拖拽式界面,用户可以快速构建、测试和迭代 AI 工作流,无需编写复杂代码。它支持循环与记忆功能、文件上传、结构化输出、RAG 技术、多模态数据处理(文本、图像、视频等)及与 /
2025-03-21 23:50:43
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Upsonic - 可靠性的框架
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
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LangManus:智能 AI 自动化框架,助力高效任务执行
## 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
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Automated-AI-Web-Researcher-Ollama
一个python程序,将一个运行在Ollama上的LLM变成一个自动化的研究人员,它将通过一个简单的查询来确定要调查的重点领域,进行网络搜索,从各种相关网站收集内容,并独自为您进行研究!更多,不仅限于但包括为您保存调查结果!```cd /data/site/htmltoo.python/Automated-AI-Web-Researcher-Ollamapip install --upgrade /
2025-03-21 18:54:23
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Lightpanda - AI 赋能浏览器
专为 AI 和自动化工作流打造的全新无头浏览器!Lightpanda 不是传统浏览器的分支或补丁,而是从零开始构建的 高性能、极致优化的 AI 赋能浏览器。🚀 核心特性• 🧠 AI 原生设计:专为 AI 代理和自动化任务优化。• ⚡ 高效编程语言:使用 Zig 开发,这是一种低级系统编程语言,保证 卓越性能与资源效率。• 🖥️ 无头模式优化:针对 无 UI 运行环境 设计,无需渲染,减少性能开销。 /
2025-03-21 18:32:25
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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
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人工智能
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screenshot-to-code - 图片转代码
Screenshot-to-Code是一个实用且高效的开源解决方案,专注于简化和自动化从设计到开发的转换流程。该工具通过集成先进的机器学习算法与深度视觉分析技术,能够智能解析屏幕快照中包含的各种界面元素,如文本、图像、按钮、表格、导航栏等,并依据这些元素的位置、尺寸、颜色以及层次关系,精确地生成结构良好、易于维护的前端代码,涵盖HTML、CSS,乃至JavaScript交互逻辑。此项目旨在消除设计 /
2025-03-21 18:04:53
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