llm-agents

Framework agen AI pribadi yang sangat ringan, sumber terbuka, dan dapat di-host sendiri dalam Python dengan WebUI, alat, memori, MCP, alur kerja multi-agen, otomatisasi, dan aplikasi obrolan.

API model besar gratis, mendukung panggilan gratis ke model utama seperti GPT, DeepSeek, dll., dengan kuota gratis 10.000 poin yang diperbarui setiap hari! Harga berbayar serendah 10-20% dari harga resmi!

Manus AI yang sepenuhnya lokal. Tanpa API, tanpa tagihan bulanan $200. Nikmati agen otonom yang berpikir, menjelajahi web, dan menulis kode hanya dengan biaya listrik.

Perencanaan berbasis file persisten untuk agen coding AI dan tugas jangka panjang. Rencana markdown anti-crash, pemulihan sesi setelah /clear dan kompaksi, injeksi ulang per giliran terhadap rotasi konteks, gerbang penyelesaian deterministik. Gaya Manus. Instal dari npm, marketplace plugin Claude Code, atau npx skills. Codex, Cursor, OpenCode, 60+ agen.

Penelitian otonom dan berevolusi sendiri sepenuhnya dari ide hingga makalah. Sampaikan ide, dapatkan makalah. 🦞

Pocket Flow: Basis kode untuk tutorial

Peta jalan pembelajaran tiga bahasa (Cina Tradisional / Inggris / Cina Sederhana) untuk AI agen: dari dasar-dasar LLM hingga sistem multi-agen, dengan 240+ sumber daya terkurasi dan contoh praktis. Peta jalan pembelajaran AI agent bahasa Mandarin.

🏝️ OASIS: Simulasi Interaksi Sosial Agen Terbuka dengan Satu Juta Agen.

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

Sebuah AI Gateway, registry, and proxy yang berada di depan API MCP, A2A, atau REST/gRPC apa pun, mengekspos endpoint terpadu dengan penemuan terpusat, pengaman (guardrails), dan manajemen. Mengoptimalkan pemanggilan Agen & Alat, serta mendukung plugin.

"Paper2Slides: Dari Makalah ke Presentasi dalam Sekali Klik"

Sistem berkas virtual terpadu pertama di dunia untuk AI Agent

Mirix adalah asisten pribadi multi-agen yang dirancang untuk melacak aktivitas layar dan menjawab pertanyaan pengguna secara cerdas. Dengan menangkap data visual real-time dan menyatukannya ke dalam memori terstruktur, Mirix mengubah input mentah menjadi basis pengetahuan kaya yang beradaptasi dengan pengalaman digital Anda.

Pustaka Python untuk membangun agen AI yang memanfaatkan kekuatan penuh dari Google Antigravity.

Runtime AutoResearch berbasis cetak biru untuk mengatur alur kerja penelitian AI mulai dari pembuatan ide dan eksperimen hingga penulisan makalah dan tinjauan sejawat.

Kerangka kerja Agent RL untuk agen LLM: reinforcement learning multi-putaran dengan StarPO dan diagnostik reasoning-collapse

Daftar kurasi loop peningkatan otonom, agen riset, dan sistem gaya autoresearch yang terinspirasi oleh autoresearch Karpathy.

Kerangka kerja multi-agen tanpa kode untuk membangun Agen LLM, alur kerja, dan aplikasi dengan data Anda

verl-agent adalah ekstensi dari veRL, yang dirancang untuk melatih agen LLM/VLM melalui RL. verl-agent juga merupakan kode resmi untuk makalah "Group-in-Group Policy Optimization for LLM Agent Training"

AssetOpsBench - Industri 4.0: Benchmark dan framework terpadu untuk membangun, mengorkestra, dan mengevaluasi agen AI khusus domain untuk operasi dan pemeliharaan aset Industri 4.0, dengan 460+ skenario, 5 agen spesialis (IoT, FMSR, TSFM, Work Order,...), dan cetak biru orkestrasi multi-agen (MetaAgent, AgentHive) di atas MCP.

Agen trading AI yang dapat diuji balik (backtestable) dan strategi trading algoritmik Python untuk saham, opsi, kripto, futures, forex, pengajuan SEC, data makro FRED, dan broker nyata.

Indeks ekosistem LangChain + LangGraph: konsep, proyek, alat, templat, dan panduan untuk aplikasi LLM & multi-agen.

[ICML 2024] LLMCompiler: Kompiler LLM untuk pemanggilan fungsi paralel.

"VideoAgent: Kerangka Kerja Agen Serbaguna untuk Pemahaman, Pengeditan, dan Pembuatan Ulang Video"

Solusi serba ada untuk membangun produk dan bisnis bertenaga AI dengan Stripe.

Koleksi kurasi makalah penelitian AI agent yang dirilis pada tahun 2026, mencakup rekayasa agent, memori, evaluasi, alur kerja, dan sistem otonom.

Repositori Resmi untuk "TheoremExplainAgent: Towards Video-based Multimodal Explanations for LLM Theorem Understanding" [ACL 2025 oral]

Kode referensi untuk makalah Meta-Harness.

mengubah basis kode Anda menjadi perulangan autoresearch — menemukan apa yang harus diukur, memasang instrumen benchmark, lalu menjalankan pencarian pohon dengan subagen paralel.

Satu kalimat menciptakan dunia yang digerakkan oleh AI — hasilkan peta, karakter, dan saksikan cerita berkembang dengan sendirinya.