#框架

axflow

Axflow是一款模块化的TypeScript框架，用于开发强大的自然语言处理应用。其模块化设计支持逐步采用，形成完整的AI开发解决方案。主要模块包括无依赖SDK、数据连接框架和LLM质量评估工具。此外，Axflow还在开发高效数据处理、模型服务和微调库。Axflow旨在简化LLM操作，为开发者提供灵活和高效的TypeScript AI开发体验。

llmflows

LLMFlows框架用于构建透明、简化的LLM应用，如聊天机器人和问答系统。通过提供基本的抽象层，确保组件完全透明，方便监控、维护和调试。用户可利用流和步骤类构建灵活的LLM应用，并通过异步支持优化性能，同时集成向量数据库和回调功能，实现全面控制和可见性。

kani

kani是一个轻量且高度可定制的聊天语言模型框架，适用于自然语言处理研究人员、爱好者和开发人员。kani支持OpenAI和Anthropic等多种托管模型，以及通过Hugging Face和llama.cpp支持的开源模型。kani提供无缝的聊天记忆管理、函数调用、提示控制和异步设计功能。此外，开发者可以快速迭代并方便地学习使用kani框架。

wxbot

WxBot是一个多功能微信机器人，支持扩展和多种部署方式，如本地运行、Docker和Releases包。集成了多个知名框架和丰富的插件，如ChatGPT聊天、天气查询和KFC疯狂星期四骚话等。详细的配置和调试指南帮助用户快速上手和定制功能。仅支持HTTP协议，适合用于学习和交流，商业使用需谨慎。

atomic_agents

Atomic Agents框架专为模块化、可扩展和易用而设计，提供一套可以组合的工具和代理来创建强大的应用程序。框架基于Instructor构建，并利用Pydantic进行数据验证和序列化。详细的快速入门指南和文档可帮助用户快速入门，支持OpenAI、Cohere、Anthropic等多种模型。项目采用MIT许可证，并欢迎社区贡献和改进建议。

basalt

Basalt是一个独立的机器学习框架，利用Mojo语言进行从头开发，性能媲美PyTorch等成熟框架。基于MLIR技术，Basalt通过静态图优化性能。目前，项目正在持续更新，计划支持更多操作符、图子模块和GPU等特性。尝试使用Basalt为机器学习项目带来显著加速效果。

lumen-api-starter

基于最新Lumen版本的API开发模板，具有规范的架构设计，适用于中大型项目。简化依赖安装，加速API开发，并通过RESTful响应结构、Jwt-auth授权和Repository & Service模式提供高扩展性和易维护性。

Liquid-Application-Framework

Liquid Application Framework 是一个多云框架，旨在加速云原生微服务开发并避免代码依赖特定云供应商。通过抽象大部分样板代码，使开发者能专注于业务逻辑。支持Azure、AWS和Google Cloud等云服务，提供模板工具来快速生成项目结构，节省开发时间。2021年4月发布了重大的新版本，进行了架构重构。旧版本停止更新，但保留历史存档供参考及维护。

deepo

Deepo是一个开源框架，用于轻松组装深度学习研究的Docker镜像。通过提供多种标准组件和定制化Dockerfile生成器，用户可以简单定义环境并自动解决依赖问题。Deepo支持几乎所有常用的深度学习框架，提供预构建的Docker镜像，支持GPU加速和CPU模式，兼容Linux、Windows和OS X。尽管该项目已停止维护，但仍为快速搭建深度学习环境提供了宝贵的工具和资源。