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एक एजेंट हार्नेस बनाएं और इसे एंड-टू-एंड नियंत्रित करें। Python और TypeScript में प्रोडक्शन AI एजेंटों के लिए ओपन-सोर्स SDK - कोई भी मॉडल, कोई भी क्लाउड।

NeMo Guardrails LLM-आधारित वार्तालाप प्रणालियों में प्रोग्राम योग्य गार्डरेल्स आसानी से जोड़ने के लिए एक ओपन-सोर्स टूलकिट है।

Plano एजेंटिक ऐप्स के लिए एक AI-नेटिव प्रॉक्सी सर्वर और डेटा प्लेन है। स्मार्ट LLM रूटिंग, ऑब्ज़र्वेबिलिटी, एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन और गार्डरेल्स ताकि आप अपने एजेंट के मुख्य लॉजिक पर ध्यान केंद्रित रख सकें।

TalkToFigma: AI एजेंट (Cursor, Claude Code, Codex) और Figma के बीच MCP इंटीग्रेशन, जो एजेंटिक AI को डिज़ाइन पढ़ने और प्रोग्रामेटिक रूप से संशोधित करने के लिए Figma के साथ संवाद करने की अनुमति देता है।

जो चीजें मैं सीख रहा हूँ उनका एक लॉग

AppAgent: स्मार्टफोन उपयोगकर्ताओं के रूप में मल्टीमॉडल एजेंट, स्मार्टफोन ऐप्स को संचालित करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक LLM-आधारित मल्टीमॉडल एजेंट फ्रेमवर्क।

महीनों में नहीं, मिनटों में Google Cloud पर AI एजेंट्स शिप करें। अंतर्निहित CI/CD, मूल्यांकन और ऑब्ज़र्वेबिलिटी के साथ प्रोडक्शन-रेडी टेम्पलेट्स।

मुफ्त संसाधनों का उपयोग करके शून्य से AI और LLMs सीखें

CLI और स्किल्स जो किसी भी कोडिंग असिस्टेंट को Google Cloud पर AI एजेंट बनाने, मूल्यांकन करने और तैनात करने में एक्सपर्ट बनाते हैं।

AI Native SDLC के लिए Context Graph

रेड टीम के लिए स्वायत्त हैकिंग एजेंट

AI-नेटिव एप्लिकेशन डेवलपमेंट के लिए ओपन सोर्स प्लेटफ़ॉर्म।

सामान्य डेटा साइंस कार्यों को 10X तेज़ी से करने में आपकी मदद करने के लिए एजेंटों की एक AI-संचालित डेटा साइंस टीम।

छवियों और वीडियो से दृश्य और अदृश्य AI वॉटरमार्क और प्रोवेनेंस मेटाडेटा हटाएं। SynthID, C2PA, EXIF, IPTC, XMP और सामान्य जनरेटिव-AI चिह्नों के लिए Python लाइब्रेरी और CLI।

H2O LLM Studio - LLMs को फाइन-ट्यून करने के लिए एक फ्रेमवर्क और नो-कोड GUI। दस्तावेज़: https://docs.h2o.ai/h2o-llmstudio/

एक सामान्य-उद्देश्य AIGC वीडियो इंजन: एक ही पाइपलाइन में स्क्रिप्ट से तैयार फ़िल्म — नाटक, विज्ञापन, उत्पाद वीडियो, ओटोमे गेम, और बहुत कुछ।

सर्वोत्तम वास्तविक रूप से ओपन-सोर्स AI प्रोजेक्ट्स, मॉडल, टूल और इंफ्रास्ट्रक्चर की क्यूरेटेड सूची। दैनिक रूप से अपडेट किया जाता है।

Koog सभी प्लेटफॉर्म्स पर पूर्वानुमानित, दोष-सहष्णु और एंटरप्राइज-तैयार AI एजेंट बनाने के लिए एक JVM (Java और Kotlin) फ्रेमवर्क है - बैकएंड सेवाओं से लेकर Android और iOS, JVM, और यहां तक कि इन-ब्राउज़र वातावरण तक। Koog हमारी AI उत्पादों की विशेषज्ञता पर आधारित है और जटिल LLM और AI समस्याओं के लिए सिद्ध समाधान प्रदान करता है

JVM के लिए एजेंट फ्रेमवर्क। इसका उच्चारण Em-BAY-bel /ɛmˈbeɪbəl/ है

एक AI गेटवे, रजिस्ट्री और प्रॉक्सी जो किसी भी MCP, A2A, या REST/gRPC API के सामने काम करता है, जो सेंट्रलाइज्ड डिस्कवरी, गार्डरेल्स और मैनेजमेंट के साथ एक यूनिफाइड एंडपॉइंट प्रदान करता है। एजेंट और टूल कॉलिंग को अनुकूलित करता है, और प्लगइन्स का समर्थन करता है।

जेनरेटिव AI के लिए Python रिस्क आइडेंटिफिकेशन टूल (PyRIT) एक ओपन सोर्स फ्रेमवर्क है जिसे सुरक्षा पेशेवरों और इंजीनियरों को जेनरेटिव AI सिस्टम में जोखिमों की सक्रिय रूप से पहचान करने के लिए सशक्त बनाने के लिए बनाया गया है।

🤖 LLMOps सर्वोत्तम प्रथाओं का उपयोग करके एक एंड-टू-एंड प्रोडक्शन-रेडी LLM और RAG सिस्टम बनाना 𝗺𝘂𝗳्त में 𝘀𝗲𝗲𝗻 करें: ~ स्रोत कोड + 12 व्यावहारिक पाठ

Oracle AI Database और OCI सेवाओं का उपयोग करके एप्लिकेशन, एजेंट और सिस्टम बनाने वाले AI डेवलपर्स के लिए तकनीकी संसाधन

MongoDB का जनरेटिव AI शोकेस: रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG), AI एजेंट्स और उद्योग-विशिष्ट उपयोग के मामलों को कवर करने वाले उदाहरणों और नमूना अनुप्रयोगों का एक व्यापक संग्रह।

AdalFlow: LLM एप्लिकेशन बनाने और ऑटो-ऑप्टिमाइज़ करने के लिए लाइब्रेरी।

AI एजेंट्स (Claude Code, Cursor, Gemini CLI) के लिए मल्टी-मोडल जेनरेटिव मीडिया स्किल्स। muapi.ai द्वारा संचालित उच्च-गुणवत्ता वाली छवि, वीडियो और ऑडियो जनरेशन।

अधिक प्रतिस्पर्धी अनुदान आवेदन विकसित करने के लिए LLMs का उपयोग करने हेतु संसाधनों की एक क्यूरेटेड सूची।

LangGraph के साथ निर्मित एक मॉड्यूलर Agentic RAG — मिनटों में Retrieval-Augmented Generation Agents सीखें।

सुपरफास्ट AI निर्णय लेना और मल्टी-मोडल डेटा की बुद्धिमान प्रोसेसिंग।

सारणीबद्ध डेटा के लिए सिंथेटिक डेटा जनरेशन