agents

实时语音代理构建框架，支持大规模并发处理

LiveKit 实时框架语音识别插件开发者预览 Github 开源项目

Agent Framework用于创建实时、可编程的服务器端参与者，能够构建具备视觉、听觉和理解能力的多模态语音代理。框架与LiveKit服务器无缝集成，免除额外排队基础设施需求，易于本地代码扩展到支持大规模并发会话。目前，SDK处于开发预览阶段，欢迎在LiveKit Community Slack上提供反馈和贡献。

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介绍相关项目

agentkit - 快速构建聊天式代理应用的工具

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AgentKit是一个基于LangChain的开源项目，由BCG X设计。它使开发者能够迅速构建聊天式代理应用，可适应从原型到生产级的多场景需求。主要特性包括模块化快速部署、设计灵活的UI/UX以及稳定可靠的运行性能，适合应用于各种真实世界场景。

livekit - 基于WebRTC的开源实时通信框架

GithubLiveKitWebRTC多人会议实时通信开源项目

LiveKit是基于WebRTC的开源项目，提供可扩展的多用户实时通信功能。它包含丰富的客户端SDK、服务器API和工具，支持语音检测、模拟广播和端到端加密等特性。LiveKit易于部署，适用于视频会议、直播等场景。该项目为开发者提供构建实时音视频和数据通信应用所需的全套解决方案。

lagent - 一个专为高效构建基于大型语言模型（LLM）的代理而设计的开源轻量级框架，

GithubLagent大语言模型开源开源项目智能代理流式输出

Lagent是一个开源轻量级框架，专为高效构建基于大型语言模型（LLM）的代理而设计。该框架提供流式输出接口，统一的接口设计及完备的API文档，支持多种模型和代理的快速开发。了解Lagent的核心功能和技术架构，助力开发效率。

OpenAgents - 语言代理开放平台

Data AgentGithubOpenAgentsPlugins AgentWeb Agent开源项目语言智能代理

OpenAgents是一个开放型语言代理平台，通过聊天界面提供数据分析、插件整合及网页浏览功能。其支持快速易部署的代码结构和用户友好的Web界面，配备丰富的定制选项，适合技术开发者和普通用户。平台现有三种代理，分别优化数据操作、提供多样插件和自动化网页导航，适用于多场景应用。

XAgent - 开源的实验性大型语言模型驱动的自主代理

GithubXAgent人工智能大语言模型开源开源项目热门自主代理

XAgent是一款开源的大型语言模型驱动的自主代理，旨在自动解决各种任务。该项目处于初期阶段，团队正致力于不断完善。XAgent具备自动性、安全性、可扩展性和人机合作等特点，通过独特的分派器、计划器和执行器三部分协同工作，实现复杂任务的高效处理。目标是打造一个能解决任何给定任务的超级智能代理。

kitt - 使用 LiveKit 与 ChatGPT 实时交谈

AIChatGPTGithubKITT V2LiveKitWebRTC开源项目

KITT V2基于ChatGPT技术，为WebRTC视频会议带来进阶的AI互动。新增代理框架，融合先进语音转文本及文本转语音技术，加强实时互动能力。在线演示已可体验，一探AI通信的前沿科技。

agents - 轻量级AI代理开发框架

GithubGlobe Agent FrameworksLLM编程上下文管理代码生成开源框架开源项目

Globe Agent Frameworks提供了一系列精简的LLM提示和编程技术。该项目通过最小化可复制的代码示例，展示了AI代理编程的核心概念，包括内部独白、目标导向编程和结构化输出。此外，它还包含上下文管理和代码生成的示例。开发者可以通过复制和修改这些代码来创建自定义AI代理解决方案。

agentcloud - 私有LLM聊天应用的开源构建与部署平台

AgentCloudGithubLLM聊天应用Python应用开源平台开源项目数据交互

AgentCloud是一个开源平台，帮助公司构建和部署私有LLM聊天应用，确保团队可以安全地与数据互动。平台包括Python开发的Agent Backend、Next.js构建的Webapp和Rust实现的Vector Proxy，支持集成Qdrant向量数据库和Google Cloud服务。平台提供详细教程和文档，方便用户快速上手。AgentCloud有一个活跃的社区和公开路线图，欢迎用户贡献和反馈。

AgentVerse - 全面的多语言模型(LM)部署与应用框架

AgentVerseGithub任务解决多智能体环境开源社区开源项目模拟框架热门

AgentVerse 是专为多语言模型(LM)部署与应用而设计的框架，提供任务解决和模拟两大核心功能。任务解决框架能集成多个代理，协同完成特定任务，如软件开发和咨询系统等；而模拟框架则允许用户自定义环境，从而观察和交互多个代理间的行为。此外，该项目也在 NVIDIA 博客和 ICLR 2024 上有所介绍，并提供了与诸多应用相结合的开源社区支持。

agentchain - 使用大型语言模型（LLM）来规划和编排多个代理，或使用大型模型（LM）来完成复杂的任务。

AgentChainGithub交互代理任务编排多模态大型语言模型开源项目

AgentChain采用先进的的大型语言模型，提供基于自然语言输入的规划与决策能力，支持文本、图像、音频和表格数据等多模态输入输出。其智能系统能够协调多个agent执行复杂任务，适用于计算机视觉、语音识别等数据处理工作，并可定制以满足各类项目需求，从自动化生成旅游图片到金融分析报告。此外，AgentChain还能通过Twilio等平台实现邮件发送和电话通知等通信任务。

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