llm-agents

Autoharness — lapisan keterampilan pembelajaran mandiri untuk Claude Code — menyaring keterampilan dari sesi nyata Anda, memperbaruinya saat Anda bekerja, dan memangkas yang tidak lagi digunakan. Tanpa daemon, tanpa benchmark.

Makalah penelitian Agen Otonom (LLM). Diperbarui Setiap Hari.

80+ contoh agen AI siap produksi dengan Python — bangun agen otonom, sistem multi-agen, dan AI agen dengan uAgents, ASI:One, MCP, A2A, LangChain, CrewAI, Gemini, Claude, dan OpenAI.

Uji stres tinjauan AI pra-pengajuan untuk makalah penelitian. Skill Claude Code: tinjau, putusan, revisi, verifikasi.

Agent OS: simpan agen spesialis di satu hub, jalankan orkestrator sementara per tugas. Berbasis lokal, berfungsi dengan model apa pun.

Govern, Observe, Direct - ruang kontrol waktu nyata untuk masyarakat agen

Memori agen untuk LLM: 30 notebook Jupyter yang dapat dijalankan mencakup buffer percakapan, penyimpanan vektor, grafik pengetahuan, memori episodik dan semantik, MemGPT, Mem0, Letta, Zep, Graphiti, tolok ukur LoCoMo, dan pola produksi.

Penelitian otomatis sumber terbuka yang didukung oleh agen koding otonom. Jalankan Claude Code, OpenCode, dan Codex dengan penilaian, pengetahuan bersama, dan evolusi multi-agen. Diterima di COLM 2026.

Lapisan dasar untuk kecerdasan agen.

Daftar kurasi artikel, tokoh, aplikasi, pustaka perangkat lunak, dan project luar biasa yang berkaitan dengan ruang manajemen pengetahuan

Plugin codex untuk menjalankan loop optimasi di dalam basis kode. Berguna saat Anda memiliki target terukur dan banyak perubahan yang mungkin untuk dicoba: waktu proses pengujian, kecepatan build, ukuran bundle, loss model, skor Lighthouse, penggunaan memori, latensi kueri, atau metrik lain yang dapat Anda cetak dari skrip.

More is Different. Mesin dunia multi-agen tempat agen AI tinggal, berbicara, bersaing, dan bersekutu.

🏆 Daftar kurasi dan peringkat untuk kerangka agen AI (100+) — plus server MCP, llms.txt & JSON agar agen juga dapat merekomendasikannya. Diperbarui peringkatnya setiap minggu.

MobileGym: Platform Simulasi yang Dapat Verifikasi dan Sangat Pararel untuk Penelitian Agen GUI Seluler · Simulator Android yang berjalan di browser · Simulator Android Berbasis Browser · Evaluasi yang Dapat Verifikasi · Pelatihan RL Online yang Dapat Skala

Membuat alat dan agen LLM dengan mudah menggunakan fungsi Bash/JavaScript/Python biasa.

Repositori resmi untuk "Position: Agentic Evolution is the Path to Evolving LLMs".

Penulis makalah penelitian AI otomatis berdasarkan implementasi makalah PaperOrchestra Google melalui tolok ukur keterampilan + penilai otomatis menggunakan agen pengkodean apa pun (Claude Code, Cursor, Antigravity, Cline, Aider). Tanpa kunci API, tanpa SDK LLM.

Contoh alur kerja pengumpulan berita harian otomatis berbasis LLM sumber terbuka yang didukung oleh kerangka kerja pengembangan aplikasi Agently AI.

AgentLab: Kerangka kerja open-source untuk mengembangkan, menguji, dan membandingkan web agent pada berbagai tugas, dirancang untuk skalabilitas dan reproduksibilitas.

Koleksi skill distilasi 100+ kepribadian yang paling lengkap, terus diperbarui, dan terpopuler di seluruh web ｜ Sistem multi-agen ｜ Selebriti/Sutradara/Dewa Tianya/Kitab Kuno/Dua Dimensi/Tempat Kerja/Emosional semua kategori

Multi-Agent + Otomasi: Alur kerja, Otomasi, Agen yang Meningkatkan Diri

Kerangka kerja terdistribusi untuk agen LLM

Open-source infrastructure that turns scattered SKILL.md files into curated, retrieval-ready agent-skill corpora—with retrieval and evaluation tooling included.

Daftar sumber daya pilihan yang luar biasa untuk investasi kuantitatif dan strategi perdagangan yang berfokus pada aplikasi kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin di bidang keuangan.

Makalah Konferensi Utama EMNLP 2026: MASCOT: Menuju Sistem Pendamping Sosio-Kolaboratif Multi-Agen (https://arxiv.org/abs/2601.14230)

A curated, battle-tested AI-coding toolkit: Claude Code plugins, subagent orchestration, quality gates, and ready-to-copy prompts, extracted from real production use.

Alat Agen AI Otomatis untuk Memetakan Data Anda dalam Gaya Gambar Makalah Apa Pun.

The action firewall for AI agents. Enforce policy and human approval before risky tool calls, shell commands, workflows, and production changes, with auditable evidence.

🌍 AppWorld: A Controllable World of Apps and People for Benchmarking Function Calling and Interactive Coding Agent, ACL'24 Best Resource Paper.