본문으로 건너뛰기
buildradar
로그인
토픽 · ai-agents

ai-agents

ai-agents 태그가 달린 추적 중인 오픈소스 리포지토리를 스타 수 순으로 보여줘요.

리포지토리 894개
  • nono@nolabs-ai

    에이전트를 위한 안전한 실행 경로 - 제로 트러스트, 제로 설정, 제로 레이턴시.

    3,925+0최근 7일 스타 변화
  • skill-recorder@microsoft

    화면 작업 세션을 녹화하고 GitHub Copilot CLI를 사용하여 이를 의도와 순서가 있는 단계로 재구성한 다음, Microsoft Scout, Microsoft Copilot Cowork 또는 Copilot Studio를 위한 재사용 가능한 스킬이나 자동화를 구축하는 데스크톱 앱입니다.

    3,908+138최근 7일 스타 변화
  • Hyper-Extract@yifanfeng97

    하이퍼그래프는 더 강력합니다. LLM을 사용하여 비정형 텍스트를 구조화된 지식으로 변환하세요. 명령어 하나로 그래프, 하이퍼그래프 및 시공간 추출을 지원합니다.

    3,907+0최근 7일 스타 변화
  • liteflow@dromara

    가볍고 빠르며 안정적인 프로그래밍 가능한 컴포넌트 기반 룰 엔진. AI 에이전트가 일반 컴포넌트처럼 오케스트레이션할 수 있습니다. 독창적으로 설계된 DSL: 컴포넌트 재사용, 동기/비동기 및 동적 오케스트레이션, 다중 언어 스크립팅, 중첩 규칙, 핫 배포 및 부드러운 새로 고침. LiteFlow를 오케스트레이션할 수 있다면 AI도 오케스트레이션할 수 있습니다.

    3,844+0최근 7일 스타 변화
  • dagu@dagucloud

    주 업무가 오케스트레이션이 아닌 팀을 위한 자체 호스팅 가능한 워크플로 오케스트레이터. 스크립트, SSH 명령어, 컨테이너 등을 위한 선언형 YAML; 워크플로를 비즈니스 로직과 분리합니다. 단일 바이너리, 데이터베이스 없음, 제한된 하드웨어 리소스에서 실행됩니다. Airflow / Cron / Job Scheduler의 대안입니다.

    3,832+0최근 7일 스타 변화
  • KiroCrew@kirodotdev

    단일 세션을 넘어 스스로 개선하고 지속되는 개발 작업을 위한 영구적인 작업 공간

    3,832+268최근 7일 스타 변화
  • atmosphere@Atmosphere

    JVM을 위한 휴대용 AI 에이전트 런타임. 하나의 @Agent 클래스로 Spring AI, LangChain4j, Anthropic 등 9개 이상의 백엔드에서 작동하며 하나의 SPI를 제공합니다. WebSocket, SSE, gRPC, WebTransport/HTTP3를 통한 토큰 스트리밍, 도구 호출, 사람의 승인 및 거버넌스를 지원합니다. MCP, A2A, AG-UI를 지원합니다.

    3,806+0최근 7일 스타 변화
  • opencode.nvim@nickjvandyke

    이미 익숙한 워크플로우 속에서 Neovim 🤝 OpenCode.

    3,801+0최근 7일 스타 변화
  • qiushi-skill@HughYau

    Qiushi-Skill: 먼저 조사하고, 주요 모순에 집중하며, 실천으로 검증하고, 작업이 실제로 완료될 때까지 밀어붙이는 에이전트를 구축합니다. Qiushi-Skill은 고전 유물론적 변증법과 실천 철학에서 도출된 하나의 총체적 원칙과 아가지 방법론적 도구로 AI 두뇌를 무장시킵니다.

    3,762+0최근 7일 스타 변화
  • Raven@EverMind-AI

    EverOS를 기반으로 구축된 메모리 우선, 자체 개선 에이전트 하네스이며, MiroThinker 기반의 심층 연구 및 추론 기능을 제공합니다.

    3,724+0최근 7일 스타 변화
  • tutti@tutti-os

    사람과 에이전트가 조화롭게 만들어가는 곳입니다.

    3,708+36최근 7일 스타 변화
  • lean-ctx@yvgude

    AI가 볼 수 있는 내용을 제어하세요. LeanCTX(Lean Context)는 AI 에이전트를 위한 컨텍스트 인텔리전스 레이어로, 무엇을 읽을지 결정하고, 학습한 내용을 기억하며, 접근하는 것을 보호하고, 저장하는 것을 증명하는 단일 로컬 Rust 바이너리입니다. 토큰을 60~90% 절감하며, 76개의 MCP 도구, 30개 이상의 에이전트, 로컬 퍼스트를 지원합니다.

    3,702+0최근 7일 스타 변화
  • apm@microsoft

    에이전트 패키지 매니저

    3,699+0최근 7일 스타 변화
  • AI-Engineer-Headquarters@hemansnation

    스토리와 모델을 구축하기 위한 과학적 방법, 프로세스, 알고리즘 및 시스템 모음입니다.

    3,676+0최근 7일 스타 변화
  • sprix-sage-router@wang2122

    屿智同行의 Sprix AI — A2A 에이전트 네트워크를 위한 상태 인지형 SELF/COLLABORATE/HANDOFF 라우팅.

    3,598+372최근 7일 스타 변화
  • mirage@strukto-ai

    AI Agent를 위한 세계 최초의 통합 가상 파일 시스템

    3,597+0최근 7일 스타 변화
  • trulens@truera

    LLM 실험 및 AI 에이전트를 위한 평가 및 추적

    3,530+0최근 7일 스타 변화
  • abtop@graykode

    htop과 유사하지만 AI 코딩 에이전트를 위한 도구입니다. Claude Code 및 Codex CLI 세션, 토큰, 컨텍스트 윈도우, 속도 제한, 포트를 실시간으로 모니터링합니다.

    3,483+0최근 7일 스타 변화
  • onecli@onecli

    팀을 위한 오픈소스 샌드박스 에이전트 하네스. 모든 직원에게 보안이 유지되는 개인 에이전트를 제공합니다.

    3,440+0최근 7일 스타 변화
  • ReMe@agentscope-ai

    ReMe: 에이전트를 위한 메모리 관리 키트 - Remember Me, Refine Me.

    3,385+0최근 7일 스타 변화
  • lazycodex@code-yeongyu

    복잡한 코드베이스를 위한 유일무이한 에이전트 하네스. Codex 내에서 프로젝트 메모리, 계획, 실행 및 검증된 완료 수행

    3,372+0최근 7일 스타 변화
  • zvec-grep@zvec-ai

    Local-first search across your workspace, built for humans and AI agents.

    3,363최근 7일 스타 변화
  • sem@Ataraxy-Labs

    시맨틱 버전 컨트롤 => git 기반의 엔티티 레벨 diff, blame, 영향도 분석. tree-sitter를 통한 28개 언어 지원. 코딩 에이전트를 위해 빌드됨.

    3,330+0최근 7일 스타 변화
  • linkedin-mcp-server@stickerdaniel

    LinkedIn을 위한 오픈소스 MCP 서버. Claude 및 모든 MCP 호환 AI 에이전트에 프로필, 회사, 채용 정보, 메시지 액세스 권한 제공

    3,315+0최근 7일 스타 변화
  • Sidekick@johnbean393

    다른 소프트웨어를 설치할 필요 없이 Mac의 파일, 폴더, 웹사이트 정보를 바탕으로 응답할 수 있는 로컬 LLM과 대화할 수 있는 네이티브 macOS 앱입니다. llama.cpp로 구동됩니다.

    3,312+0최근 7일 스타 변화
  • Maestro@RunMaestro

    에이전트 오케스트레이션 커맨드 센터

    3,298+0최근 7일 스타 변화
  • EvoAgentX@ANative-Lab

    🚀 EvoAgentX: AI 에이전트의 자체 진화 생태계 구축

    3,289+0최근 7일 스타 변화
  • antigravity-sdk-python@google-antigravity

    Google Antigravity의 전체 기능을 활용하는 AI 에이전트를 구축하기 위한 Python 라이브러리

    3,267+0최근 7일 스타 변화
  • URL에서 시작하여 웹사이트를 크롤링하고, 관련 페이지를 찾고, 데이터를 추출합니다. 모두 자연어 프롬프트에 의해 제어됩니다.

    3,264+0최근 7일 스타 변화
  • unlazy@Leonxlnx

    AI 에이전트를 위한 안티 레이지니스(Anti-laziness) 기술. 핵심은 Depth Tree 방법으로, 작업을 N 계층 깊이로 분할하고 각 리프 노드에 전체 작업 시간 예산을 할당하여 깊이에 따라 노력을 배가함. 2025-2026년 모델의 게으름, 과소 사고 및 조기 종료 연구에 기반함

    3,225+243최근 7일 스타 변화
← 토픽 목록으로