RÉPERTOIRE HYSEN LABS

#Grands modèles de langage

Tag Fonctionnalité · dépôts sélectionnés et analyses approfondies.

173 projets open source sélectionnés
cft0808

edict

16 894

Système d'orchestration multi-agents OpenClaw, 9 agents d'IA spécialisés avec tableau de bord en temps réel, configuration de modèle et pistes d'audit complètes.

PythonIA et apprentissage automatique1 768 forks
16 341

AI 时代的伯克希尔:基于 Claude Code / Codex 的价值投资研究框架。巴菲特·芒格·段永平·李录四大师方法论 +多Agent并行研究。| Berkshire à l'ère de l'IA : un cadre de recherche sur l'investissement de valeur conçu pour Claude Code / Codex. 4 méthodologies de master + analyse contradictoire multi-agents.

PythonIA et apprentissage automatique2 438 forks

ARIS (Auto-Research-In-Sleep), compétences légères Markdown uniquement pour la recherche autonome en ML : boucles de révision inter-modèles, découverte d'idées et automatisation des expériences. Aucun framework, aucun verrouillage, fonctionne avec Claude Code, Codex, OpenClaw ou tout autre agent LLM.

PythonIA et apprentissage automatique1 383 forks
15 251

Tutoriel pour débutants en ingénierie d'exploitation, de 0 à 1. Modèles de bibliothèque de ressources prêts à l'emploi et configurations de référence conçus pour résoudre les pièges courants du développement d'agents d'IA multi-tours, tels que la perte de contexte et l'achèvement prématuré des tâches.

TypeScriptIA et apprentissage automatique1 525 forks
lidge-jun

opencodex

14 746

Proxy fournisseur universel pour OpenAI Codex et Claude Code, utilisez n'importe quel LLM (Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Ollama…) avec Codex CLI, App, SDK et Claude Code.

TypeScriptIA et apprentissage automatique1 110 forks
MemTensor

MemOS

11 355

Système d'exploitation à mémoire auto-évolutive pour les agents LLM et IA : mémoire ultra-persistante, récupération hybride et réutilisation des compétences multi-tâches, avec 35,24 % d'économies de jetons.

TypeScriptIA et apprentissage automatique1 040 forks
chaitin

PandaWiki

10 247

PandaWiki 是一款 AI 大模型驱动的开源知识库搭建系统,帮助你快速构建智能化的产品文档、技术文档、FAQ、博客系统,借助大模型的力量为你提供 AI 创作、AI 问答、AI 搜索等能力。.

TypeScriptIA et apprentissage automatique1 022 forks
omnigent-ai

omnigent

9 937

Omnigent est un framework et un méta-harnais d'agents d'IA open source : orchestrez Claude Code, Codex, Cursor, Pi et des agents personnalisés, échangez des harnais sans réécriture, appliquez des politiques et un sandboxing, et collaborez en temps réel depuis n'importe quel appareil.

PythonIA et apprentissage automatique1 555 forks
InternLM

lmdeploy

8 071

InternLM/lmdeploy offre une implémentation open source exploitable en conditions réelles avec une structure réutilisable.

PythonIA et apprentissage automatique748 forks
osaurus-ai

osaurus

7 911

Possédez votre IA. Le macOS natif exploite pour les agents IA n’importe quel modèle, mémoire persistante, exécution autonome, identité cryptographique. Construit en Swift. Entièrement hors ligne. Source ouverte.

SwiftIA et apprentissage automatique467 forks
flyteorg

flyte

7 487

Ce projet transforme « Dynamic, resilient AI orchestration. Coordinate data, models, and compute as you build AI workflows. » en une solution open source exploitable, avec une chaîne d’outils réutilisable et des moyens d’intégration pour des cas d’usage concrets.

GoIA et apprentissage automatique885 forks
strands-agents

harness-sdk

7 241

Créez un harnais d’agents et contrôlez-le de bout en bout. SDK open source pour les agents d'IA de production en Python et TypeScript - n'importe quel modèle, n'importe quel cloud.

PythonIA et apprentissage automatique1 137 forks
lance-format

lance

7 076

Format Lakehouse ouvert pour l’IA multimodale. Convertissez à partir de Parquet en 2 lignes de code pour un accès aléatoire, un index vectoriel et une gestion des versions de données 100 fois plus rapides. Compatible avec Pandas, DuckDB, Polars, Pyarrow et PyTorch avec d'autres intégrations à venir.

RustIA et apprentissage automatique846 forks
open-multi-agent

open-multi-agent

6 922

Cadre d'orchestration d'agents TypeScript AI avec flux de travail dynamiques. Décrivez l'objectif, pas le graphique : un coordinateur planifie la tâche DAG au moment de l'exécution et l'exécute sur n'importe quel LLM (Claude, ChatGPT, Gemini, DeepSeek ou modèles locaux).

TypeScriptIA et apprentissage automatique2 432 forks
Osmantic

ODS

6 488

Transformez votre PC, Mac ou Linux en serveur IA. Inférence LLM, interface utilisateur de chat, voix, agents, flux de travail, RAG et génération d'images.

PythonIA et apprentissage automatique930 forks