llm-framework
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Pocket Flow : Code source pour tutoriel
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Pocket Flow : framework LLM de 100 lignes. Laissez les agents créer des agents !
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- #6
Framework multi-agents no-code pour créer des agents LLM, des flux de travail et des applications basés sur vos données
★ 2 311+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #7★ 2 076+0Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
- #8
ContextGem : extraction simplifiée de documents pour LLM
★ 1 995+8Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #9
[ICML 2024] LLMCompiler : un compilateur LLM pour l'appel de fonctions en parallèle
★ 1 880+4Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #10
Dépôt officiel pour l'article ICML 2024 "Executable Code Actions Elicit Better LLM Agents" par Xingyao Wang, Yangyi Chen, Lifan Yuan, Yizhe Zhang, Yunzhu Li, Hao Peng, Heng Ji.
★ 1 701+3Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #11
Framework de développement d'applications GenAI : créez des applications GenAI rapidement, interagissez avec des agents via des données structurées, utilisez TriggerFlow pour la logique événementielle et changez de modèle sans réécrire le code.
★ 1 645+7Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #12
Langtrace est un outil d'observabilité open source de bout en bout basé sur Open Telemetry pour les applications LLM, fournissant un suivi en temps réel, des évaluations et des métriques pour les LLM, frameworks LLM, bases de données vectorielles populaires, et plus encore. Intégration via Typescript ou Python.
★ 1 228+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #13★ 1 192+5Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
- #14★ 1 084+3Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
- #15★ 869+3Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours
- #16
🏆 Liste triée et classée de harnais d'agents IA (100+) — ainsi qu'un serveur MCP, llms.txt et JSON permettant aux agents de les recommander également. Réévaluée chaque semaine.
★ 753+68Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #17
Le framework llama-cpp-agent est un outil conçu pour une interaction facile avec les Large Language Models (LLMs). Il permet aux utilisateurs de discuter avec des modèles LLM, d'exécuter des appels de fonction structurés et d'obtenir des sorties structurées. Fonctionne également avec des modèles non fine‑tuned pour la sortie JSON et les appels de fonction.
★ 660+2Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours - #18
Collection de papiers et de projets open source de l'ICLR au fil des ans, incluant ICLR 2021, ICLR 2022, ICLR 2023, ICLR 2024 et ICLR 2025.
★ 591+1Évolution des étoiles sur les 7 derniers jours