agentic-ai

Học AI và LLM từ con số 0 bằng các tài nguyên miễn phí

Trình xác thực thời gian chạy và bộ tuần tự hóa siêu nhanh/dễ dàng thông qua chuyển đổi

Nexent là một nền tảng không mã (zero-code) dùng để tự động tạo ra các AI agent đạt chuẩn sản xuất sử dụng các nguyên lý Harness Engineering — công cụ thống nhất, kỹ năng, bộ nhớ và điều phối với các giới hạn tích hợp, vòng lặp phản hồi và mặt phẳng điều khiển.

Agent OS: agent tự động thông minh hơn. Chúng tôi chỉ duy trì: lệnh chấm điểm và kết quả mong đợi không bao giờ được đưa vào hợp đồng thành công mà chúng tôi cung cấp. Đánh giá qua phỏng vấn, đánh giá theo giai đoạn, vòng lặp tiến hóa có ngân sách. Máy chủ MCP, 13 môi trường chạy: Claude Code, Codex CLI, Gemini CLI, OpenCode, Copilot, Kiro và nhiều hơn nữa.

⚡️Trợ lý AI cá nhân thế hệ mới được hỗ trợ bởi LLM, RAG và các vòng lặp agent, hỗ trợ sử dụng máy tính, sử dụng trình duyệt và agent lập trình, bản demo: https://demo.openagentai.org

Xây dựng các tác nhân (agent) phân tán, sẵn sàng cho môi trường sản xuất và chạy dài hạn.

Bộ khai thác tác nhân mã nguồn mở - lớp thời gian chạy biến LLM thành một tác nhân hoạt động.

Hệ điều hành đám mây cá nhân mã nguồn mở dành cho các Agent luôn hoạt động (Always-On Agents)

Trích xuất dữ liệu có cấu trúc, gọi lệnh hướng dẫn và quy trình làm việc tự trị (agentic) với ML, LLM và Vision LLM

RLinf: Cơ sở hạ tầng học tăng cường cho AI thể hiện và tác nhân (Embodied and Agentic AI)

Một Agentic Framework để tạo PowerPoint dựa trên phản hồi

Cài đặt, chạy và triển khai dịch vụ AI agent phi tập trung của riêng bạn.

Eko (Eko Keeps Operating) - Xây dựng Quy trình làm việc Tác nhân sẵn sàng cho môi trường sản xuất bằng Ngôn ngữ tự nhiên - eko.fellou.ai

Một framework hướng sự kiện được thiết kế để xây dựng và điều phối hệ thống AI đa tác nhân. Nó cho phép tích hợp mượt mà các AI agent với các nguồn dữ liệu và hệ thống thực tế, tạo điều kiện thuận lợi cho các quy trình làm việc phức tạp, nhiều bước.

Tài nguyên, Thực hành và Nghiên cứu về Machine Learning và Agentic AI

AG2 (trước đây là AutoGen): AgentOS mã nguồn mở. Tham gia cùng chúng tôi tại: https://discord.gg/sNGSwQME3x

Agenta là một không gian làm việc nơi bạn và nhóm của mình xây dựng các agent và tự động hóa.

DeepAnalyze là LLM agent đầu tiên dành cho khoa học dữ liệu tự động. 🎈 Trợ lý phân tích dữ liệu AI của bạn, tự động phân tích lượng lớn dữ liệu và tạo báo cáo phân tích chuyên nghiệp chỉ bằng một cú nhấp chuột!

Koog là một JVM (Java và Kotlin) framework để xây dựng các AI agent có thể dự đoán, chịu lỗi và sẵn sàng cho doanh nghiệp trên mọi nền tảng – từ dịch vụ backend đến Android và iOS, JVM, và cả môi trường trong trình duyệt. Koog dựa trên chuyên môn về sản phẩm AI của chúng tôi và cung cấp các giải pháp đã được chứng minh cho các vấn đề phức tạp về LLM và AI

🚀 Hướng dẫn cấp tốc AI Agent có hệ thống nhất năm 2026 ｜ Khóa học thực chiến Agent · Lộ trình học hoàn chỉnh + Dự án thực chiến + Ngân hàng câu hỏi phỏng vấn · Đáp ứng vị trí kỹ sư phát triển ứng dụng mô hình lớn · Bao gồm LangChain / LangGraph / Coze / Dify / MCP / skills / LLM / RAG / Prompt · Triển khai và tinh chỉnh cấp doanh nghiệp · Tích hợp từ 0 đến ứng dụng thực tế doanh nghiệp + Từ học tập đến đưa dự án lên production + Chuẩn bị phỏng vấn

Tự động hóa và xác thực ứng dụng di động cho AI coding agent. CLI, MCP server và typed Node.js API cho iOS, Android, HarmonyOS, TV, web, macOS và Linux.

Một công cụ bộ nhớ nhận thức lấy cảm hứng từ sinh học — một mô hình mới cho Graph RAG.

35 kiến trúc AI tác tử cấp độ sản xuất (Reflexion, LATS, GraphRAG, MemGPT, Voyager, BrowserAgent, ...) — một thư viện Python và sách giáo khoa có thể chạy được hỗ trợ đa nhà cung cấp LLM cùng bảng xếp hạng chuẩn 17 tác vụ.

Framework agent cho JVM. Phát âm là Em-BAY-bel /ɛmˈbeɪbəl/

Học Agentic AI sử dụng Mẫu thiết kế Dapr Agentic Cloud Ascent (DACA) và Công nghệ Đám mây Bản địa Tác nhân: OpenAI Agents SDK, Memory, MCP, A2A, Knowledge Graphs, Dapr, Rancher Desktop và Kubernetes.

🚀 Chương trình giảng dạy thực hành mã nguồn mở thu hẹp khoảng cách từ các khái niệm RL cơ bản đến căn chỉnh LLM, RLVR và các hệ thống Agentic nâng cao.

Tối ưu hóa proxy suy luận cho các LLM

🛠️ Các công cụ & hướng dẫn tuyệt vời cho kỹ thuật harness.

Một Agentic RAG mô-đun được xây dựng bằng LangGraph — tìm hiểu các Tác nhân Tạo sinh Tăng cường Truy xuất trong vài phút.

TimeGPT-1: Mô hình nền tảng chuỗi thời gian được huấn luyện trước sẵn sàng cho sản xuất để dự báo và phát hiện bất thường. Transformer huấn luyện trước tạo sinh cho chuỗi thời gian được đào tạo trên hơn 100 tỷ điểm dữ liệu. Khả năng dự đoán chính xác các lĩnh vực khác nhau như bán lẻ, điện lực, tài chính và IoT chỉ với vài dòng mã 🚀.