genai

Bangun alur kerja Agentic, alur RAG, dengan dukungan model AI dan alat yang kaya dalam satu ruang kerja kolaboratif. Terapkan di cloud, VPC, atau hos mandiri, sehingga tim dapat beralih dari prototipe ke produksi tanpa membangun ulang tumpukan teknologi.

Lapisan memori universal untuk AI Agent

[EMNLP2025] LightRAG: Retrieval-Augmented Generation yang sederhana dan cepat.

500 AI Agents Projects adalah koleksi terkurasi dari kasus penggunaan agen AI di berbagai industri. Menampilkan aplikasi praktis dan menyediakan tautan ke proyek open-source untuk implementasi, yang mengilustrasikan bagaimana agen AI mengubah sektor seperti kesehatan, keuangan, pendidikan, ritel, dan lainnya.

📦 Repomix adalah alat canggih yang mengemas seluruh repositori Anda ke dalam satu file yang ramah AI. Sempurna untuk saat Anda perlu memberikan basis kode Anda ke Large Language Models (LLM) atau alat AI lainnya seperti Claude, ChatGPT, DeepSeek, Perplexity, Gemini, Gemma, Llama, Grok, dan banyak lagi.

Memori persisten untuk agen pengodean AI berdasarkan tolok ukur dunia nyata

Kerangka kerja orkestrasi AI open-source untuk membangun aplikasi LLM yang direkayasa secara kontekstual dan siap produksi. Rancang pipeline modular dan alur kerja agen dengan kontrol eksplisit atas pengambilan, perutean, memori, dan generasi. Dibangun untuk agen yang dapat diskalakan, RAG, aplikasi multimodal, pencarian semantik, dan sistem percakapan.

50+ tutorial dan implementasi untuk teknik Generative AI Agent, mulai dari bot percakapan dasar hingga sistem multi-agen yang kompleks.

Tutorial menyeluruh berbasis kode untuk membangun agen GenAI tingkat produksi. Dari prototipe hingga penerapan perusahaan.

Toolkit Python open-source berbasis kode untuk membangun, mengevaluasi, dan menerapkan agen AI canggih dengan fleksibilitas dan kontrol.

Bagaimana Python menjalankan AI: agen, suara waktu nyata, pembuatan gambar, embedding. Setiap model, setiap antarmuka, dengan pengetikan dari ujung ke ujung.

💻 vibe coding 101｜Kursus pertama untuk pembuat produk berbasis AI.

Susun, perluas, dan amati setiap layanan secara real-time dengan mudah untuk pertama kalinya.

Bangun agen AI yang andal untuk pelanggan dengan Parlant: harness kontrol interaksi yang dioptimalkan untuk interaksi LLM yang terkontrol, konsisten, dan dapat diprediksi.

MCP Toolbox for Databases adalah server MCP sumber terbuka untuk basis data.

BISHENG adalah platform devops LLM sumber terbuka untuk aplikasi AI perusahaan generasi berikutnya. Fitur yang kuat dan komprehensif mencakup: alur kerja GenAI, RAG, Agen, manajemen model terpadu, evaluasi, SFT, manajemen dataset, manajemen sistem tingkat perusahaan, observabilitas, dan banyak lagi.

Toolkit Go open-source yang mengutamakan kode untuk membangun, mengevaluasi, dan menerapkan agen AI canggih dengan fleksibilitas dan kontrol.

22 teknik rekayasa prompt dengan tutorial Jupyter Notebook langsung, dari konsep dasar hingga strategi lanjutan untuk memanfaatkan LLM.

Alternatif Python sumber terbuka untuk fitur podcast NotebookLM: Mengubah Konten Multimodal menjadi Percakapan Audio Multibahasa yang Menarik dengan GenAI

Platform inferensi AI generatif dan prediktif terdistribusi yang terstandarisasi untuk penerapan multi-framework yang skalabel di Kubernetes.

Manajer klaster GPU untuk penyajian model AI berkinerja tinggi (vLLM, SGLang) dan instans GPU yang dapat diakses via SSH sesuai permintaan.

ZenML 🙏: Satu Platform AI dari Pipeline hingga Agen. https://zenml.io.

Lemonade membantu pengguna menemukan dan menjalankan aplikasi AI lokal dengan menyajikan LLM yang dioptimalkan langsung dari GPU dan NPU mereka sendiri. Bergabunglah dengan Discord kami: https://discord.gg/5xXzkMu8Zk

Panduan praktis LLM: Dari dasar-dasar hingga penerapan aplikasi LLM dan RAG tingkat lanjut ke AWS menggunakan praktik terbaik LLMOps

Konstruksi graf Neo4j dari data tidak terstruktur menggunakan LLM

Eko (Eko Keeps Operating) - Membangun Alur Kerja Agen siap produksi dengan Bahasa Alami - eko.fellou.ai

AG2 (sebelumnya AutoGen): AgentOS sumber terbuka. Bergabunglah dengan kami di: https://discord.gg/sNGSwQME3x

Koog adalah kerangka kerja JVM (Java dan Kotlin) untuk membangun agen AI yang dapat diprediksi, toleran terhadap kesalahan, dan siap untuk perusahaan di semua platform – mulai dari layanan backend hingga Android dan iOS, JVM, bahkan lingkungan dalam peramban. Koog didasarkan pada keahlian produk AI kami dan menyediakan solusi teruji untuk masalah LLM dan AI yang kompleks

AutoDev: platform pengembangan pengodean multi-agen yang dibangun di atas Kotlin Multiplatform.

Kerangka kerja agen untuk JVM. Diucapkan Em-BAY-bel /ɛmˈbeɪbəl/