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MassGen est un système open source de mise à l'échelle multi-agents fonctionnant dans votre terminal, orchestrant de manière autonome des modèles et des agents de pointe pour collaborer, raisonner et produire des résultats de haute qualité.

[ICLR 2026] LightMem : Génération augmentée par mémoire légère et efficace.

Liste organisée de serveurs MCP axés sur les outils et capacités DevOps

TongFlow — Studio d'IA générative multimodale

Infrastructure for the next generation of voice agents, designed to provide universal memory. It is divided into a left brain and a right brain, storing information and emotions respectively, while a fully streaming architecture eliminates latency at the fundamental level.

Créez des applications GenAI rapides et précises à grande échelle avec le SDK GraphRAG

Laboratoires pour explorer les modèles d'IA, les serveurs MCP et les agents avec l'AI Gateway propulsée par Azure API Management et Microsoft Foundry 🚀

Chatbot d'assistance à la recherche médicale et au diagnostic multi-agents propulsé par l'IA générative. Conçu pour les professionnels de santé, les chercheurs et les patients.

Publié dans le CNCF Landscape : un serveur MCP pour Kubernetes.

Le framework MCP pour TypeScript.

Un serveur d'inférence scalable pour les modèles optimisés avec OpenVINO™.

Exemples d'agents créés avec le SDK Strands Agents.

Cosmos-Transfer1-DiffusionRenderer : suppression et ajout d'éclairage vidéo de haute qualité basés sur le framework de diffusion vidéo Cosmos.

Une collection complète de serveurs Model Context Protocol (MCP).

Un framework open-source pour les agents IA collaboratifs, permettant à des agents divers et distribués de faire équipe et de résoudre des tâches complexes via une connectivité de type Internet.

Une collection organisée d'agents IA et d'applications LLM exceptionnels construits avec diverses piles technologiques, illustrant des implémentations réelles utilisant OpenAI, Gemini, des modèles locaux et divers frameworks d'IA.

Inférence Llama 3+ en Java pur

♾️ Flotte d'agents privés avec codage spécifique. Chaque agent dispose de son propre bureau accéléré par GPU. Exécutez Claude, Codex, Gemini et des modèles ouverts sur une pile IA privée complète ♾️

Notebooks, exemples de code, applications d'exemple et autres ressources démontrant comment utiliser, développer et gérer des flux de travail d'apprentissage automatique et d'IA générative avec Google Cloud Vertex AI.

AMWScan (scanner anti-malware PHP) est un outil gratuit pour analyser les fichiers PHP et examiner votre projet afin d'y détecter tout code malveillant.

Indexation, requêtage et applications LLM agentiques rapides et en streaming en Rust

MLX Omni Server est un serveur d'inférence local propulsé par le framework MLX d'Apple, spécifiquement conçu pour les puces Apple Silicon (série M). Il implémente des points de terminaison d'API compatibles avec OpenAI, permettant une intégration transparente avec les clients SDK OpenAI existants tout en tirant parti de la puissance de l'inférence ML locale.

Generative AI Examples est une collection d'exemples d'IA générative, tels que ChatQnA et Copilot, illustrant les capacités de pipeline du projet Open Platform for Enterprise AI (OPEA).

Amélioration de l'efficacité du développement IA : guide pour créer un assistant de codage assisté par IA, similaire à GitHub Copilot, JetBrains AI Assistant ou AutoDev.

Un projet éducatif (étape par étape) pour apprendre à construire une application RAG prête pour la production.

Cours, exemples de code, articles et screencasts - AWS, Azure et GCP

Agent Cloud est un constructeur de GPT personnalisé avec des fonctionnalités avancées : pipeline RAG pour plus de 260 sources de données, création d'applications conversationnelles, automatisation multi-agents (crewai), outils et gestion des permissions.

DevoxxGenie est un plugin agentique pour IntelliJ IDEA utilisant des LLM locaux ou cloud pour aider à réviser, tester et expliquer le code de votre projet.

Interface Go unifiée pour les fournisseurs de modèles de langage (LLM). Simplifie l'intégration des LLM grâce à une gestion flexible des prompts et des fonctions courantes.

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