langchain

將檔案與 Office 文件轉換為 Markdown 的 Python 工具

代理工程平台

開源長時程 SuperAgent 框架，具備研究、編碼與創作功能。透過沙盒、記憶、工具、技能、子代理與訊息閘道，處理從數分鐘到數小時的多層次任務。

在 LLM 處理前壓縮工具輸出、日誌、檔案與 RAG 片段。對程式碼代理減少 20% 令牌，對 JSON 減少 60-95% 令牌，答案保持一致。提供函式庫、代理與 MCP 伺服器。

最快、最輕量的 AI 閘道。Rust 核心搭配 Python SDK。以 OpenAI（或原生）格式呼叫超過 100 種 LLM API，具成本追蹤、保護機制、負載平衡與日誌功能 [Bedrock、Azure、OpenAI、Anthropic、OpenAI、VertexAI、vLLM、Nvidia NIM]

建構具韌性的代理。

Langchain-Chatchat（原 Langchain-ChatGLM）基於 Langchain 與 ChatGLM、Qwen 與 Llama 等語言模型的 RAG 與 Agent 應用

🪢 開源 AI 工程平台：LLM 評估、可觀測性、指標、提示管理、遊樂場、資料集。整合 OpenTelemetry、LangChain、OpenAI SDK、LiteLLM 等。🍊YC W23

此倉庫包含 Hugging Face Agents 課程

此倉庫展示了多種檢索增強生成（RAG）系統的進階技術，每項技術皆附有詳細的 Notebook 教學。

全功能的代理框架

開源 AI 工程平台，支援代理、LLM 與機器學習模型。MLflow 讓各規模團隊能除錯、評估、監控與最佳化生產等級的 AI 應用，同時控制成本並管理模型與資料的存取。

超過 50 個教學與實作，涵蓋生成式 AI 代理技術，從基礎對話機器人到複雜的多代理系統。

🔥 MaxKB 是開源的企業級智能體平台，功能強大且易於使用

除錯、評估與監控您的 LLM 應用、RAG 系統與代理工作流程，提供完整追蹤、自動化評估與可投入生產的儀表板。

歡迎使用 Llama Cookbook！這是您使用 Llama 的完整指南：從推論、微調、RAG 入門，我們也示範如何使用 Llama 系列模型解決端到端問題，並在各種服務提供商上部署。

Google Cloud 上生成式 AI 的範例程式碼與筆記本，搭配 Gemini Enterprise Agent Platform

開源 NotebookLM 替代方案。透過單一平台、API 或 MCP 伺服器，於開放網路上即時搜尋 Reddit、YT、IG、TikTok、Indeed、Google Search、Maps 等資料。加入我們的 Discord: https://discord.gg/ejRNvftDp9

將文件輕鬆轉換為結構化資料。Unstructured 是開源 ETL 解決方案，可將複雜文件轉換為乾淨的結構化格式供語言模型使用。訪問我們網站了解企業級平台產品，支援生產級工作流、分割、增強、切塊與嵌入。

開源平台，用於建構與部署 GPT/LLM 代理 ⚡️

本專案是面向新手開發者的大模型應用開發教程，線上閱讀地址：https://datawhalechina.github.io/llm-universe/

LangChain4j 是一個符合慣用語法的開源 Java 函式庫，用於在 JVM 上構建 LLM 驅動的應用程式。它提供對主流 LLM 供應商與向量資料庫的統一 API，並簡化工具呼叫（含 MCP 支援）、代理與 RAG 的實作，且能與 Quarkus、Spring Boot 等企業級 Java 框架無縫整合。

用 Go 語言打造的終極 LLM/AI 應用開發框架

[MLsys2026]：在所有事物上使用 LEANN 進行 RAG。享受 97% 的儲存空間節省，同時在個人裝置上執行快速、精確且 100% 私密的 RAG 應用。

高速 AI 閘道，內建安全防護。支援 1,600 多種大型語言模型與 50 多項 AI 防護，提供快速友好的 API

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AI 可觀測性與評估

🔍 大模型應用開發實戰一：RAG 技術全棧指南，線上閱讀地址：https://datawhalechina.github.io/all-in-rag/

LangChain for Go，最簡單的在 Go 中編寫基於 LLM 的程式方式