llm

Das Agenten-Harness-Leistungsoptimierungssystem. Fähigkeiten, Instinkte, Gedächtnis, Sicherheit und forschungsorientierte Entwicklung für Claude Code, Codex, Opencode, Cursor und darüber hinaus.

Der Agent, der mit dir wächst.

AutoGPT ist die Vision von allgemein zugänglichem AI für alle, zum Nutzen und Weiterentwickeln. Unsere Mission ist es, die Werkzeuge bereitzustellen, damit du dich auf das Wesentliche konzentrieren kannst.

Einstieg mit Kimi-K2.6, GLM-5.2, MiniMax, DeepSeek, gpt-oss, Qwen, Gemma und anderen Modellen

Die Context API zum Suchen, Scrapen und Interagieren mit dem Web auf großer Skalierung. 🔥

f.k.a. Awesome ChatGPT Prompts. Teile, entdecke und sammle Prompts aus der Community. Kostenlos und Open Source – hoste selbst für deine Organisation mit voller Privatsphäre.

🤗 Transformers: das Framework zur Modelldefinition für state-of-the-art Machine Learning Modelle in Text, Vision, Audio und multimodale Modelle, sowohl für Inferenz als auch für Training.

Erstellen Sie agentenbasierte Workflows, RAG-Pipelines, mit umfassender KI-Modell- und Tool-Unterstützung in einem gemeinsamen Workspace. Bereitstellen Sie in Cloud, VPC oder selbstgehostet, sodass Teams von Prototyp zu Produktion übergehen, ohne den Stack neu aufbauen zu müssen.

Benutzerfreundliche KI-Schnittstelle (unterstützt Ollama, OpenAI API, ...)

Die Agenten-Engineering-Plattform.

Generieren Sie HD-Kurzvideos aus einem Thema oder Keyword mit einem automatisierten KI-Workflow.

Lässt deinen AI-Agent wie den fauligsten Senior-Entwickler im Raum denken. Der beste Code ist der Code, den du nie geschrieben hast.

Wandeln Sie jede Codebasis mit ihren Dokumenten, SQL-Schemata, Konfigurationen und PDFs in ein abfragbares Wissensgraphen um. Ein /graphify-Skill für Claude Code, Cursor, Codex und Gemini CLI: lokale deterministische AST-Parser, jede Kante erklärt, kein Vektor-Store.

🌐 Machen Sie Websites für KI-Agenten zugänglich. Automatisieren Sie Aufgaben online mit Leichtigkeit.

Implementiere ein ChatGPT-ähnliches LLM in PyTorch von Grund auf, Schritt für Schritt.

🪨 Warum viele Token verwenden, wenn wenige Token reichen – Claude Code-Fähigkeit, die 65 % der Tokens reduziert, indem man wie ein Kavemann spricht

TradingAgents: Multi-Agenten-LLM-Framework für Finanzhandel

Ein hocheffizientes und speichereffizientes Inferenz- und Serving-Engine für LLMs

🙌 OpenHands: KI-getriebene Entwicklung

Kurs zum Einstieg in Large Language Models (LLMs) mit Roadmaps und Colab-Notebooks.

Ein Open-Source-Langzeit-SuperAgent-Harness, der recherchiert, codet und erstellt. Mit Hilfe von Sandboxes, Erinnerungen, Tools, Fähigkeiten, Subagenten und einer Nachrichten-Gateway behandelt er unterschiedliche Aufgabenstufen, die Minuten bis Stunden dauern können.

CLI-Proxy, der den LLM-Tokenverbrauch bei gängigen Entwicklungsbefehlen um 60‑90 % reduziert. Ein einzelnes Rust-Binary, keine Abhängigkeiten

Bash ist alles, was du brauchst - ein nano‑ähnliches „agent harness“, gebaut von 0 bis 1

📚 《从零开始构建智能体》——从零开始的智能体原理与实践教程

Lokale UI zum Ausführen und Trainieren von LLMs und Diffusionsmodellen, einschließlich Qwen3.8, Kimi K3, MiniMax-H3, Gemma 4, DeepSeek-V4, FLUX und mehr.

Vereinheitlichte effiziente Feinabstimmung von 100+ LLMs & VLMs (ACL 2024)

🌟 Der Multi-Agent-Framework: Das erste KI-Software-Unternehmen, hin zu Natural Language Programming

Komprimiert Ausgaben, Protokolle, Dateien und RAG-Chunks, bevor sie den LLM erreichen. 20 % weniger Tokens für Coding-Agenten, 60‑95 % weniger Tokens für JSON, gleiche Antworten. Bibliothek, Proxy, MCP-Server.

Hören Sie auf, Ihre Intelligenz zu mieten. Eigen Sie sie mit AnythingLLM. Alles, was Sie für ein leistungsstarkes, lokal-first-Agentenerlebnis benötigen.

Universale Speicher-Schicht für KI-Agenten