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Outil open source pour visualiser votre RAG 🔮

Ingénierie inverse de Windows Copilot en une API compatible OpenAI. Accédez aux modèles GPT-4 et GPT-5 via une interface REST simple sans clés API ni facturation.

Base de données de SDK, frameworks, bibliothèques et outils pour créer, surveiller, déboguer et déployer des agents IA autonomes

GraphGen : Amélioration du fine-tuning supervisé pour les LLM grâce à la génération de données synthétiques basées sur les connaissances

Prompts de sécurité en chinois pour évaluer et améliorer la sécurité des LLM.

LightAgent : framework Python léger pour agents compatibles OpenAI avec outils, mémoire, garde-fous, traçage, hooks de cycle de vie, collaboration multi-agents et workflows.

Un framework Pytorch basé sur Lightning pour les modèles de recommandation, facile à utiliser et à étendre

OpenResearcher : Un pipeline entièrement ouvert pour la synthèse de trajectoires de recherche approfondie à long terme

Framework de système multi-agents pour tâches complexes

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Environnement d'agents IA open source en Rust natif — GUI, CLI, headless et application web à partir d'un seul binaire. Multi-fournisseur, MCP, compétences, plugins et équipes d'agents.

[Neurips 2025] R-KV : Compression de cache KV consciente de la redondance pour les modèles de raisonnement

Bibliothèque d'automatisation de navigateur open source et auto-hébergeable pour les agents IA.

Hexabot v3 est une plateforme d'automatisation de flux de travail IA, combinant flux, actions, agents et canaux conversationnels dans un seul environnement d'exécution.

Compression simplifiée du cache KV pour LLM

RAGLite est une boîte à outils Python pour la génération augmentée par récupération (RAG) avec DuckDB ou PostgreSQL.

Un agent autonome qui prend en charge des tâches, les exécute, est rémunéré et s'améliore au fil du temps.

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Environnement de développement agentique pour Claude Code : planification/exécution/synchronisation pilotée par SPEC, 5 portes de qualité TRUST, routage modèle+effort et contrôle des coûts multi-LLM Claude×GLM. Binaire Go unique, 16 langages, zéro dépendance.

[JMLR 2026] « UQLM : un package Python pour la quantification de l'incertitude dans les grands modèles de langage ».

Passerelle entre LLM et système de recommandation.

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