llm-framework

エージェンティックAIのためのプログラミングフレームワーク

Pocket Flow: コードベースからチュートリアルへ。

Pocket Flow: 100行のLLMフレームワーク。エージェントにエージェントを構築させよう！

マルチエージェントプログラミングによるLLMの活用

SREエージェント - CNCFサンドボックスプロジェクト

自身のデータを使用して LLM エージェント、ワークフロー、アプリケーションを構築するためのノーコードマルチエージェントフレームワーク

AICI: プロンプトとしての（Wasm）プログラム

ContextGem: ドキュメントからの簡単な LLM 抽出

[ICML 2024] LLMCompiler: 並列関数呼び出しのための LLM コンパイラ

Xingyao Wang、Yangyi Chen、Lifan Yuan、Yizhe Zhang、Yunzhu Li、Hao Peng、Heng Ji による ICML 2024 の論文「Executable Code Actions Elicit Better LLM Agents」の公式リポジトリ

[GenAIアプリケーション開発フレームワーク] 🚀 GenAIアプリケーションを素早く簡単に構築 💬 構造化データとチェーン呼び出し構文を使用してコード内でGenAIエージェントと簡単に対話 🧩 イベント駆動型フロー *TriggerFlow* を使用して複雑なGenAIの動作ロジックを管理 🔀 アプリケーションコードを書き換えることなく任意のモデルに切り替え

Langtrace 🔍は、LLMアプリケーション向けのオープンソースかつOpenTelemetryベースのエンドツーエンド観測性（オブザーバビリティ）ツールであり、主要なLLM、LLMフレームワーク、vectorDBなどのリアルタイムトレーシング、評価、メトリクスを提供します。TypeScriptやPythonを使用して統合可能。🚀💻📊

動的な GPU 共有などのための仮想化 Elastic KV キャッシュ

マルチエージェントチームを迅速に構築・調整するためのローコードツール

エージェント型インテリジェンスのための基礎レイヤー

🏆 AIエージェントハーネスの厳選・ランク付けリスト（100以上）。MCPサーバー、llms.txt、JSONも備えており、エージェント自身による推薦も可能。毎週再スコアリング。

llama-cpp-agentフレームワークは、大規模言語モデル (LLM) と簡単にやり取りできるように設計されたツールです。LLMモデルとのチャット、構造化された関数呼び出しの実行、構造化された出力の取得を可能にします。JSON出力や関数呼び出しにファインチューニングされていないモデルでも動作します。

ICLR2021、ICLR2022、ICLR2023、ICLR2024、ICLR2025を含む、歴年のICLR論文とオープンソースプロジェクトのコレクション