llama-cpp-agent是一個開源的C++框架，可完整離線運行AI代理。它利用llama.cpp推理引擎提供快速、低延時的互動，支持模組化插件系統、可配置記憶體和任務執行。開發者可以整合自定義工具，切換多個本地LLM模型，建立重視隱私的對話助手，無需外部依賴。

LlamaIndex是一個面向開發者的Python庫，旨在彌合大型語言模型與私有或領域專用數據之間的鴻溝。它提供多種類型的索引，如向量索引、樹狀索引和關鍵詞索引，以及數據庫、文件系統和Web API的適配器。該框架包含將文檔切片成節點、利用流行的嵌入模型進行嵌入，並進行智能檢索以提供上下文的工具。配備內建緩存、查詢模式和節點管理功能，LlamaIndex使構建檢索增強生成變得簡單，能在聊天機器人、問答服務和分析管道中提供高精度且豐富上下文的回應。

Melissa提供一個輕量、可擴展的架構，用於構建基於AI的代理，而不需要大量樣板程式碼。其核心基於插件系統，開發者可以註冊自訂動作、資料連結器和記憶模組。記憶子系統能在交互中保存上下文，增強對話連續性。整合適配器允許代理從API、資料庫或本地檔案中獲取並處理資訊。結合簡單的API、命令列工具和標準化介面，Melissa簡化自動化客戶查詢、生成動態報告或調度多步驟流程等任務。此框架支援語言無關的整合，適用於Python專案，並可部署在Linux、macOS或Docker環境中。

Milvus 是一種專為管理 AI 工作負載而設計的開源向量資料庫。它提供高效能的嵌入與其他向量數據類型的存儲和檢索，能夠在大型數據集中進行高效的相似性搜尋。該平台支援各種機器學習和深度學習框架，讓使用者可以無縫地將 Milvus 整合到其即時推斷和分析的 AI 應用程式中。Milvus 擁有分散式架構、自動擴展及不同索引類型的支援，專為滿足現代 AI 解決方案的需求而量身定製。

MIU CS589 AI Agent API提供一個標準化界面，用於建立客制化AI代理。開發者可以定義代理行為、整合外部工具或服務，並透過HTTP端點管理串流或批次回應。框架內建身份驗證、請求路由、錯誤處理與日誌記錄。可擴充性高——用戶可以註冊新工具、調整代理記憶和配置大型語言模型（LLM）參數。適用於實驗、演示及生產原型，極大簡化多工具協調流程，加快AI代理開發，不受限制於單一平台。

OpenSpiel 是一個研究框架，提供從簡單矩陣遊戲到複雜棋類遊戲（如國際象棋、圍棋和撲克）的廣泛環境，並實現各種強化學習和搜索算法（如值迭代、策略梯度方法、MCTS）。其模組化的 C++ 核心和 Python 綁定允許用戶插入自定義算法、定義新遊戲，並在標準基準上比較性能。設計具有擴展性，支持單一和多智能體設置，研究合作和競爭場景。研究人員利用 OpenSpiel 快速原型設計算法、大規模實驗和分享可重複的代碼。

OSS Insight 是一個強大的工具，旨在通過分析超過 50 億個 GitHub 事件生成深入的開源生態系統洞見。利用由 TiDB 提供的先進數據分析，它揭示了趨勢、倉庫排名、貢獻者活動等資訊。利用 GitHub Widgets 和 Data Explorer 等用戶友好的工具，OSS Insight 提供高度視覺化和可定制的洞見。對於希望理解和利用開源軟體趨勢及動態的開發者、企業和研究人員來說，它是一個無價的資源。

Perplexica 是一個複雜的基於人工智慧的搜尋引擎，利用人工智慧技術尋找和提供來自互聯網的準確、實時答案。作為開源產品，它為用戶提供了靈活性和透明度，旨在提供更高效的搜尋體驗。Perplexica 使得用戶能以更智能和吸引人的方式與互聯網互動，適用於學術研究到日常查詢等多種應用。

AWS Sample Model Context Protocol Demos是一個開源儲存庫，展示了用於大語言模型（LLM）上下文管理與工具調用的標準化範式。包含兩個完整範例—一個使用JavaScript/TypeScript，另一個是Python—實作模型上下文協議，使開發者可以建立呼叫AWS Lambda函數、維持對話記錄及串流回應的AI代理。範例程式碼涵蓋訊息格式化、函數參數序列化、錯誤處理與可客製化的工具整合，加速生成式AI應用的原型開發。

Sidellama 是一個緊湊的 Chrome 擴展，通過允許用戶直接與開放源代碼語言模型互動來增強瀏覽體驗。它集成了一個聊天界面，利用強大的人工智慧根據您的查詢提供動態回答。此擴展非常適合研究人員、開發人員或任何有興趣探索人工智慧對話的人。只需安裝擴展並通過瀏覽器界面開始與 AI 聊天，讓它成為一個多用途的學習與生產力工具。

SpeakGPT是一個先進的AI語音助手，利用大型語言模型促進與ChatGPT的順暢溝通。這個Chrome擴展不僅支持語音輸入，還包括可自定義的語音選項和語言識別能力，對於喜歡互動對話而非傳統文字輸入的用戶來說，這是一個強大的工具。其開源特性確保了不斷的更新和改進，為用戶提供了一個能高效處理各種查詢和任務的隨時可用的助手。

Wool Ball提供多種開源AI模型以滿足各種任務，包括文本生成、圖像分類、語音轉文本等。通過利用分佈式的瀏覽器網絡，Wool Ball能夠以顯著較低的成本高效處理AI任務。此外，該平台還使用戶可以通過共享其瀏覽器的閒置資源來賺取獎勵，並通過WebAssembly技術確保安全和高效的使用。

Avalon-LLM是一個基於Python的多智能體AI框架，用於在協調環境中管理多個由LLM驅動的智能體。每個智能體可以配置特定的工具，包括網路搜索、文件操作和自定義API，以執行專門任務。該框架支持存儲對話背景與長期知識的記憶模組、用於改進決策的思考鏈推理，以及內建的性能評估流程以進行基準測試。Avalon-LLM提供模組化插件系統，方便開發者輕鬆添加或替換組件，例如模型提供者、工具包和記憶存儲。透過簡單的配置文件和命令列介面，用戶可以部署、監控和擴展符合研究、開發及生產用例的自主AI工作流程。

ChartDB是一個免費且開源的數據庫設計編輯器。它使得用戶可以快速創建、可視化和導出數據庫架構。該工具允許您導入數據庫架構，進行修改，並將更改導出為SQL腳本。它支持多個DBMS，包括MySQL、PostgreSQL、MariaDB、SQL Server和SQLite。ChartDB具有即時導入、AI輔助導出、高級查詢編輯器和美觀共享等特點，旨在簡化數據庫圖形和編輯的過程。無需註冊即可開始，通過單一查詢可視化您的數據庫。

OSUniverse aggregates open-source AI agent frameworks, libraries, and tools in a single browsable platform. Users can filter projects by language, license, tags, and categories, view detailed project cards with descriptions and GitHub links, and contribute new entries via GitHub pull requests. OSUniverse is regularly updated by the community, making it an essential resource for discovering, evaluating, and selecting the best AI agent technologies for research, prototyping, and production use.

A2A4J 是一個輕量級的 Java 框架，專為構建自主式 AI 機器人而設計。它提供機器人、工具、記憶與規劃者的抽象，支援任務的異步執行以及與 OpenAI 及其他 LLM API 的無縫整合。其模組化設計允許用戶定義自訂工具與記憶儲存，協調多步驟工作流程以及管理決策循環。內建錯誤處理、記錄與擴展性，加速智慧 Java 應用與微服務的開發。

Codespect是一款由AI驅動的代碼審查工具，分析GitHub Pull Requests以提供詳細的反饋和建議。它提供自動變更摘要、代碼品質分析及改善建議等功能。透過直接與GitHub整合，該工具簡化了代碼審查過程，使維持高標準的編碼變得更容易。用戶可以享受即時反饋、具洞察力的拉取請求分析，以及追蹤審查時間和發掘改善機會的能力。

ChatTTS是一個先進的文本轉語音（TTS）工具，優化於對話任務，提供自然且富有表現力的語音合成。它支持多種語言和說話者，能夠提供更具吸引力的用戶體驗。無論您是應用程序開發者、教育工作者還是內容創作者，ChatTTS都提供高品質的語音生成，以更好地與您的受眾連接。其開源特性使其可以根據各種項目需求進行自定義和調整。

Claude Code MCP（Memory Context Provider）是一個用Python開發的CLI工具，旨在簡化與Anthropic Claude Code模型的交互。它提供持久化的對話歷史、可重用的提示模板，以及用於生成、審核和重構代碼的工具。開發者可以調用命令進行代碼生成、自動編輯、差異比較和內聯說明，並通過插件系統擴展功能。MCP方便將Claude Code集成到開發流程中，支持更一致、上下文感知的編碼助手。

基於GA的N皇后解算器採用模組化的2APL多代理架構，每個代理編碼一個候選的N皇后配置。代理評估適應度（如非攻擊的皇后對數）後，與其他代理共享高適應度配置。通過選擇、交叉和突變等遺傳操作，生成新的候選棋盤。在多次迭代中，代理集體收斂至有效的N皇后解决方案。此框架用Java實現，支持調整群體大小、交叉率、突變概率和通信協議，並提供詳細日誌和演化過程的視覺化。