generative-ai

Xây dựng hệ thống điều khiển tác nhân và quản lý từ đầu đến cuối. SDK mã nguồn mở cho các AI agent trong môi trường sản xuất bằng Python & TypeScript - hỗ trợ mọi mô hình, mọi đám mây.

NeMo Guardrails là một bộ công cụ mã nguồn mở giúp dễ dàng thêm các hàng rào bảo vệ có thể lập trình vào hệ thống trò chuyện dựa trên LLM.

Plano là một máy chủ proxy gốc AI và data plane cho các ứng dụng agent. Định tuyến LLM thông minh, khả năng quan sát, điều phối agent và cơ chế bảo vệ giúp bạn tập trung vào logic cốt lõi của agent.

TalkToFigma: Tích hợp MCP giữa AI Agent (Cursor, Claude Code, Codex) và Figma, cho phép Agentic AI giao tiếp với Figma để đọc thiết kế và sửa đổi chúng theo chương trình.

Nhật ký những gì tôi đang học

AppAgent: Tác nhân đa phương thức như người dùng điện thoại thông minh, một framework tác nhân đa phương thức dựa trên LLM được thiết kế để vận hành các ứng dụng trên smartphone.

Đưa AI Agents lên Google Cloud trong vài phút, không phải vài tháng. Mẫu sẵn sàng cho môi trường production với tích hợp sẵn CI/CD, đánh giá và khả năng quan sát.

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

CLI và các kỹ năng biến bất kỳ trợ lý lập trình nào thành chuyên gia trong việc tạo, đánh giá và triển khai AI agent trên Google Cloud.

Đồ thị ngữ cảnh cho SDLC gốc AI

Tác nhân hacking tự động dành cho Red Team

Nền tảng mã nguồn mở để phát triển ứng dụng AI-native.

Một nhóm tác nhân khoa học dữ liệu được hỗ trợ bởi AI giúp bạn thực hiện các tác vụ khoa học dữ liệu thông thường nhanh hơn gấp 10 lần.

Xóa hình mờ AI hiển thị và ẩn cũng như siêu dữ liệu nguồn gốc khỏi hình ảnh và video. Thư viện Python và CLI cho SynthID, C2PA, EXIF, IPTC, XMP và các nhãn AI tạo sinh phổ biến.

H2O LLM Studio - một framework và giao diện đồ họa không cần lập trình để tinh chỉnh LLM. Tài liệu: https://docs.h2o.ai/h2o-llmstudio/

Công cụ video AIGC đa năng: từ kịch bản đến phim hoàn chỉnh trong một quy trình — phim ngắn, quảng cáo, video sản phẩm, game otome và nhiều hơn nữa.

Danh sách tổng hợp các dự án, mô hình, công cụ và cơ sở hạ tầng AI thực sự mã nguồn mở tốt nhất. Cập nhật hàng ngày.

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

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

Một AI Gateway, registry và proxy đặt trước bất kỳ API MCP, A2A hoặc REST/gRPC nào, cung cấp một điểm cuối thống nhất với tính năng khám phá tập trung, bảo vệ và quản lý. Tối ưu hóa việc gọi Agent & Tool, đồng thời hỗ trợ các plugin.

Công cụ nhận diện rủi ro Python cho AI tạo sinh (PyRIT) là một framework mã nguồn mở được xây dựng để trao quyền cho các chuyên gia bảo mật và kỹ sư chủ động xác định rủi ro trong hệ thống AI tạo sinh.

🤖 Học miễn phí cách xây dựng hệ thống LLM & RAG hoàn chỉnh sẵn sàng cho môi trường sản xuất bằng các thực hành tốt nhất của LLMOps: ~ mã nguồn + 12 bài học thực hành

Tài nguyên kỹ thuật dành cho nhà phát triển AI để xây dựng ứng dụng, tác nhân và hệ thống sử dụng Oracle AI Database và các dịch vụ OCI

Triển lãm AI tạo sinh của MongoDB: tập hợp đầy đủ các ví dụ và ứng dụng mẫu bao gồm Truy xuất tăng cường thế hệ (RAG), tác nhân AI và các trường hợp sử dụng theo ngành.

AdalFlow: Thư viện để xây dựng và tự động tối ưu hóa các ứng dụng LLM.

Kỹ năng tạo phương tiện đa phương thức tổng quát cho AI Agent (Claude Code, Cursor, Gemini CLI). Tạo hình ảnh, video và âm thanh chất lượng cao được hỗ trợ bởi muapi.ai.

Danh sách tài nguyên được tuyển chọn để sử dụng LLM phát triển các hồ sơ xin trợ cấp cạnh tranh hơn.

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

Ra quyết định bằng AI siêu nhanh và xử lý thông minh dữ liệu đa phương thức.

Tạo dữ liệu tổng hợp cho dữ liệu dạng bảng