开源项目

1. 首页
2. 开源项目

Gemini Fullstack LangGraph Quickstart

Gemini Fullstack LangGraph Quickstart 是谷歌DeepMind推出的开源项目，旨在帮助开发者快速搭建基于 Google Gemini 2.5 和 LangGraph 的全栈智能研究助手。项目包含 React 前端和 LangGraph 后端，支持动态生成搜索查询、网络研究、反思推理、迭代优化搜索结果，并生成带有引用的综合答案。支持本地开发和 Docker 部署，

AI项目与工具 2025年06月11日 93 点赞 0 评论 556 浏览

PicMenu

PicMenu是一款利用AI技术实现菜单可视化的工具，用户可通过上传菜单图片自动生成数字化展示图，支持多格式导出，适用于社交媒体、网站及打印场景。未来版本计划增加菜品详细信息展示，同时具备标签过滤功能，提升用户体验。PicMenu目前为开源项目，基础功能免费提供。

AI项目与工具 2025年06月12日 47 点赞 0 评论 552 浏览

KTransformers

KTransformers是一款由清华大学KVCache.AI团队与趋境科技联合开发的开源工具，用于提升大语言模型的推理性能并降低硬件门槛。它支持在24GB显卡上运行671B参数模型，利用MoE架构和异构计算策略实现高效推理，预处理速度达286 tokens/s，推理速度达14 tokens/s。项目提供灵活的模板框架，兼容多种模型，并通过量化和优化技术减少存储需求，适合个人、企业及研究场景使用。

AI项目与工具 2025年06月12日 21 点赞 0 评论 552 浏览

Flame

Flame是一款开源的多模态AI模型，能够将UI设计截图转换为高质量的现代前端代码。它支持React等主流框架，具备动态交互、组件化开发和高代码质量的特点。Flame通过创新的数据合成方法提升代码多样性与准确性，适用于快速原型开发、提升开发效率及辅助学习等多种场景。其训练数据、模型和测试集均已开源，为前端开发提供了高效的工具支持。

AI项目与工具 2025年06月12日 87 点赞 0 评论 546 浏览

Suna

Suna是一款由Kortix推出的开源AI代理工具，支持浏览器自动化、文件管理、网络爬虫、API集成等多种功能，适用于数据分析、市场研究、个人事务处理等场景。它提供直观的交互界面，支持自托管，并具备强大的任务自动化能力。Suna适用于商业分析、数据收集、教育研究及客户服务等多个领域，帮助用户提高工作效率。

AI项目与工具 2025年04月23日 33 点赞 0 评论 546 浏览

Anus

Anus是一个开源自主智能体项目，支持自然语言指令执行、多代理协作、网络交互、文档处理、代码执行及多模态输入处理。其采用混合架构设计，兼容多种模型和部署方式，提供丰富的工具生态系统，适用于教育、原型开发、任务自动化等多个场景，为开发者和研究人员提供高效、灵活的AI开发平台。

AI项目与工具 2025年03月12日 32 点赞 0 评论 544 浏览

MiniMind

MiniMind 是一款轻量级开源语言模型项目，具备极低的训练成本和高效的训练流程。其最小模型仅需 25.8M 参数，可在普通 GPU 上运行，支持多模态能力，如视觉语言模型 MiniMind-V。项目提供完整的训练代码，涵盖预训练、微调、LoRA、DPO 和模型蒸馏，兼容主流框架，适合初学者和开发者快速上手并应用于多个领域。

AI项目与工具 2025年06月12日 77 点赞 0 评论 544 浏览

Kilo Code

Kilo Code是一款开源的VS Code AI Agent扩展程序，旨在提升开发人员的编码效率。它具备自然语言生成代码、任务自动化、代码重构、智能补全等功能，支持多种预设模式和MCP服务器市场，内置最新AI模型如Claude 3.7 Sonnet和Gemini 2.5 Pro，无需手动配置API密钥。适用于快速开发原型、编程学习、代码维护和团队开发等场景。

AI项目与工具 2025年06月11日 38 点赞 0 评论 543 浏览

FoloUp

FoloUp 是一款开源的 AI 语音面试平台，能根据职位描述自动生成面试问题，并通过自然语言交互与候选人进行语音面试。系统支持实时分析、评分与报告生成，提供数据仪表盘用于跟踪候选人表现。平台支持一键分享、远程面试和批量招聘，结合语音识别、NLP 和安全数据管理技术，适用于多种招聘场景，提升招聘效率与质量。

AI项目与工具 2025年06月12日 74 点赞 0 评论 541 浏览

ModernBERT

ModernBERT是一种基于Transformer架构的新型编码器-only模型，是对经典BERT模型的深度优化版本。它通过在大规模数据集上的训练，提升了对长上下文的理解能力，并在信息检索、文本分类、实体识别等多个自然语言处理任务中展现出卓越性能。此外，ModernBERT在速度和资源效率方面均有显著改进，适合应用于多个领域。

AI项目与工具 2025年06月12日 36 点赞 0 评论 536 浏览