genai

1つの共同作業スペースで、豊富なAIモデルとツールサポートを備えたエージェンティックワークフロー、RAGパイプラインを構築します。クラウド、VPC、またはセルフホストでデプロイでき、チームはスタックを再構築することなくプロトタイプから本番環境へ移行できます。

AIエージェントのためのユニバーサルメモリレイヤー

[EMNLP2025] LightRAG: シンプルで高速な検索拡張生成 (Retrieval-Augmented Generation)

500 AI Agents Projectsは、様々な業界にわたるAIエージェントのユースケースを厳選したコレクションです。実用的なアプリケーションを紹介し、実装のためのオープンソースプロジェクトへのリンクを提供することで、AIエージェントがヘルスケア、金融、教育、小売などの分野をどのように変革しているかを示しています。

📦 Repomix は、リポジトリ全体を単一の AI フレンドリーなファイルにパックする強力なツールです。コードベースを Large Language Models (LLMs) や Claude、ChatGPT、DeepSeek、Perplexity、Gemini、Gemma、Llama、Grok などの他の AI ツールにフィードする必要がある場合に最適です。

#1 実世界ベンチマークに基づくAIコーディングエージェントのための永続メモリ

コンテキストエンジニアリングされた本番環境対応のLLMアプリケーションを構築するためのオープンソースAIオーケストレーションフレームワーク。検索、ルーティング、メモリ、生成に対する明示的な制御により、モジュール化されたパイプラインとエージェントワークフローを設計できます。スケーラブルなエージェント、RAG、マルチモーダルアプリケーション、セマンティック検索、会話型システム向けに構築されています。

基本的な会話型ボットから複雑なマルチエージェントシステムまで、Generative AI Agent技術に関する50以上のチュートリアルと実装例。

本番環境レベルのGenAIエージェントを構築するためのエンドツーエンド、コードファーストのチュートリアル。プロトタイプからエンタープライズデプロイメントまで対応。

柔軟性と制御性をもって、高度なAIエージェントの構築、評価、デプロイのためのオープンソースのコードファーストなPythonツールキット。

PythonによるAIの実現方法：エージェント、リアルタイム音声、画像生成、埋め込み。すべてのモデル、すべてのインターフェースをエンドツーエンドで型付けします。

💻 vibe coding 101｜AIネイティブなプロダクトビルダーのための最初のコース。

これまでになく、あらゆるサービスをリアルタイムで容易に構成、拡張、監視できます。

Parlantを使用して信頼性の高い顧客向けAIエージェントを構築：制御された、一貫性があり、予測可能なLLMとの対話に最適化されたインタラクション制御ハーネス。

MCP Toolbox for Databasesは、データベース用のオープンソースMCPサーバーです。

BISHENGは次世代のエンタープライズAIアプリケーション向けのオープンLLM DevOpsプラットフォームです。強力で包括的な機能には、GenAIワークフロー、RAG、Agent、統合モデル管理、評価、SFT、データセット管理、エンタープライズレベルのシステム管理、オブザーバビリティなどが含まれます。

柔軟性と制御性をもって高度なAIエージェントを構築、評価、デプロイするための、オープンソースのコードファーストなGoツールキット。

LLMを活用するための基本概念から高度な戦略まで、実践的なJupyter Notebookチュートリアル付きの22のプロンプトエンジニアリング技術。

NotebookLMのポッドキャスト機能のオープンソースPython代替案：マルチモーダルコンテンツをGenAIで魅力的な多言語オーディオ会話に変換

Kubernetes上でのスケーラブルなマルチフレームワーク展開に対応した標準化された分散型生成AIおよび予測AI推論プラットフォーム

高性能なAIモデルサービング（vLLM, SGLang）およびオンデマンドのSSHアクセス可能なGPUインスタンスのためのGPUクラスターマネージャー。

Lemonadeは、ユーザーが自身のGPUやNPUから最適化されたLLMを配信することで、ローカルAIアプリの発見と実行を支援します。Discordに参加: https://discord.gg/5xXzkMu8Zk

ZenML 🙏: パイプラインからエージェントまでを網羅する単一のAIプラットフォーム。https://zenml.io.

LLMの実践ガイド：基礎からLLMOpsのベストプラクティスを用いた高度なLLMおよびRAGアプリのAWSへのデプロイまで

LLMを使用した非構造化データからのNeo4jグラフ構築

Eko (Eko Keeps Operating) - 自然言語による本番環境対応のエージェンティックワークフローを構築 - eko.fellou.ai

AG2 (旧AutoGen): オープンソースのAgentOS。参加はこちらから: https://discord.gg/sNGSwQME3x

Koogは、すべてのプラットフォーム（バックエンドサービスからAndroid、iOS、JVM、さらにはブラウザ環境まで）で、予測可能で耐障害性があり、エンタープライズ対応のAIエージェントを構築するためのJVM（JavaおよびKotlin）フレームワークです。Koogは当社のAI製品の専門知識に基づいており、複雑なLLMおよびAIの問題に対する実証済みのソリューションを提供します。

🧙‍AutoDev: Kotlin Multiplatformを基盤としたマルチエージェントコーディング開発プラットフォーム

JVM向けエージェントフレームワーク。発音は Em-BAY-bel /ɛmˈbeɪbəl/