Awesome LLM Apps 这个GitHub项目主要收集了使用大型语言模型(LLM)构建的各种应用程序,目的就是展示和分享那些结合了RAG(检索增强生成)和AI智能体技术的优秀LLM应用案例。不仅提供了代码,还包含了详细的说明文档,帮助开发者理解每个项目是如何工作的,以及如何开始使用这些项目。
Awesome-Agent-Papers:专注于大型语言模型(LLM)Agent领域的研究论文集合。它为研究人员和从业者提供了一个全面的资源库,帮助他们快速了解LLM Agent的最新进展。 涵盖了从Agent构建、协作机制到应用的多个关键类别;提供了详细的分类和链接,方便用户快速查找;包含了超过100篇最新的研究论文。
Awesome-RL-Reasoning-Recipes:这是一份涵盖强化学习推理模型的精选合集,为研究人员和开发者提供了丰富的资源和参考。 涵盖2025年至今的最新进展,紧跟前沿;整理了众多大型语言模型和多模态应用的项目,资源丰富;提供了详细的项目介绍、算法分析和开源代码链接,便于学习和复现
all-rl-algorithms:一站式学习强化学习算法的开源宝库。 18种经典强化学习算法实现,覆盖从基础到前沿;配套Jupyter Notebook,交互式学习,边学边改;简洁易懂的代码,零基础也能轻松上手
mcp-notion-server:让Claude轻松操作Notion工作区的MCP Server。 支持Markdown转换,显著减少Token消耗;提供丰富的API工具,涵盖页面、数据库、评论等操作;易于配置,只需简单几步即可接入Notion
Cosmos-Transfer1-7B-Sample-AV Toolkits:为自动驾驶领域提供强大的数据处理与渲染工具。 提供10个输入提示示例,帮助快速上手;支持将开源数据集(如Waymo Open Dataset)转换为兼容模型的输入视频;提供多进程渲染功能,大幅提升处理效率
mcp-browser-use:AI驱动的浏览器自动化服务器,让自然语言控制浏览器成为可能。 完整支持Model Context Protocol (MCP),实现Agent与浏览器的无缝通信;多种LLM支持,涵盖OpenAI、Anthropic等主流服务;视觉理解功能,通过截图分析实现基于视觉的交互
为Obsidian笔记用户提供AI驱动的智能补全功能,让写作更高效。 支持ChatGPT、GPT-3等多款AI模型;提供306个用户认可的高效写作体验;可通过插件界面轻松配置和使用 Obsidian Companion | #Obsidian
这是计算机科学领域的经典宝藏库。 汇聚了《计算机程序设计艺术》系列的多部著作;提供了从基础算法到高级组合算法的全面学习资源;适合从新手到专家的各个阶段的学习者 The-Art-of-Computer-Programming-Books | #计算机科学
RGL - RAG-on-Graphs Library:为AI研究者提供高效、易用的图检索增强生成框架。 无缝集成DGL和PyG,兼容性强;C++优化的检索算法,性能提升显著;支持大规模图数据,轻松处理复杂任务
LangGraph Supervisor:用Python打造的多Agent系统“指挥官”,轻松构建分层多Agent架构。 通过中央Agent协调多个专业Agent,高效分配任务;提供灵活的消息历史管理,精准控制对话流程;支持多级层次结构,可扩展性强
Agent Starter Pack:为Google Cloud打造的生成式AI Agent开发利器,一站式解决从部署到运维的难题。 提供25个分支和1个标签,涵盖多种Agent模板;支持Vertex AI评估和交互式 playground,助力快速实验;预建监控、可观测性和CI/CD,无缝部署到Cloud Run或Agent Engine
一个强大的Python工具,让你轻松调用Naver的多种搜索服务。 支持13种Naver搜索功能,如博客、新闻、图书、图片等;简单的命令行操作,快速搭建服务;提供详细的文档和示例代码,上手超快 py-mcp-naver | #工具
MCP Java SDK:为Java开发者提供与AI模型交互的标准化接口,让Java应用轻松接入AI能力。 支持同步和异步通信模式,满足不同场景需求;与Spring AI深度协作,无缝集成Spring生态;提供详尽的参考文档,助力开发者快速上手
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