LLM-VM

集成最新LLM和工具的开源AGI服务器

Anarchy Labs LLM-VM 人工智能开源模型优化 Github 开源项目

Anarchy LLM-VM是一款优化的开源AGI服务器，集成最新LLM和工具，提供高效推理和任务优化。支持本地运行，降低成本并提供灵活性。项目特色包括持久状态记忆、实时数据增强、负载均衡、API端点和Web操作界面，适用于各种架构，致力于透明高效的AGI开发。

HybridAGI - 基于图的可编程AGI框架

GithubHybridAGI图数据库图程序大语言模型开源项目神经符号人工智能

HybridAGI是一个基于图的AI开发框架，结合了符号AI和神经网络技术。它采用图形化编程方法，允许开发者精确控制AI代理行为。该框架整合了机器人学、认知科学等领域知识，提供可预测的AI系统。HybridAGI支持模块化设计、自定义工具和图数据库，适合构建高效、可解释的AI应用。

llm-workflow-engine - 功能强大的命令行界面和工作流管理工具，兼容多种大语言模型

ChatGPTGPT4GithubLLM Workflow Engine命令行开源项目插件架构

LLM Workflow Engine（LWE）是一款功能强大的命令行界面和工作流管理工具，专为大语言模型（LLM）设计。它支持通过终端与ChatGPT/GPT-4交互，兼容OpenAI官方API，并提供多种插件扩展功能。用户可以轻松构建Ansible Playbooks工作流，支持Docker镜像和Python库，适用于多种LLM供应商如GPT-3、Cohere等。

LLMStack - 无代码构建AI代理和工作流平台

AI代理GithubLLMStack云部署开源项目无代码平台生成式AI

LLMStack是一个无代码平台，允许构建定制化的生成式AI代理、应用和聊天机器人。用户无需编写代码即可集成数据和内部工具，并连接GPT驱动的模型。平台支持从Slack或Discord触发AI链，并可部署到云端或本地。LLMStack还提供多租户功能，支持创建多个组织和管理用户权限。了解更多，请访问我们的文档页面。

Awesome-SuperAGI - 构建自主AI代理的开源平台

GitHub项目GithubSuperAGI人工智能开源AGI开源项目自主AI代理

SuperAGI是一个开源项目,旨在开发通用人工智能(AGI)所需的基础设施和工具。该平台支持构建和管理自主AI代理,并拥有活跃的开发者社区。社区成员贡献了多种创新应用,包括自动化测试、人力资源辅助和精准营销等解决方案。SuperAGI致力于推进AGI技术,为下一代智能系统铺平道路。

BricksLLM - 一个用 Go 编写的企业级的云原生AI网关，支持LLM生产环境

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BricksLLM是用Go编写的云原生AI网关，支持OpenAI、Anthropic、Azure OpenAI和vLLM。主要功能包括设置使用限额、跟踪使用情况、屏蔽PII、提高可靠性和分配API密钥。适用于企业级基础设施，支持多种部署和集成方式，提供全面的日志记录和隐私控制。

ray-llm - 简化LLM部署，利用Ray Serve和vLLM实现高效性能

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RayLLM是一种简便的解决方案，用于部署和管理多种开源LLM，利用Ray Serve和vLLM的功能，包括自动扩展、多GPU和多节点支持。RayLLM支持连续批处理和量化，大幅提高吞吐量并降低推理成本。通过REST API轻松迁移和测试，并集成多种LLM后端，提供灵活高效的解决方案。

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。

Lamini - 提供高精度LLM推理和微调服务的企业平台

AI工具AI推理LLMLamini企业级平台模型微调

Lamini是一个面向企业的大型语言模型平台，为软件团队提供快速开发和控制LLM的能力。平台内置最佳实践，可在海量专有文档上优化模型，提高性能并确保安全。Lamini支持本地和云端部署，是首个可在AMD GPU上运行并大规模扩展的LLM平台。目前已被多家大型企业和AI初创公司采用，实现了95%的准确率，查询处理能力是vLLM的52倍。

llamafile - 单文件执行的开源LLM部署框架

GithubLLMllamafile人工智能开源开源项目本地运行

llamafile项目将开源语言模型(LLM)封装为单个可执行文件，无需安装即可在本地运行。它集成了llama.cpp和Cosmopolitan Libc，支持跨平台使用，并提供Web界面和OpenAI兼容API。该框架简化了LLaVA、Mistral等多种LLM的部署流程，方便开发者和用户快速访问和应用这些模型。

RouteLLM - LLM查询智能路由框架优化资源分配与响应质量

GithubLLM路由OpenAI兼容RouteLLM开源项目性能评估成本优化

RouteLLM是一个用于服务和评估大语言模型路由器的开源框架。它根据查询复杂度将请求智能分配至不同语言模型，在保持响应质量的同时降低成本。框架提供预训练路由器，可将成本降低85%，同时保持95%的GPT-4性能。RouteLLM支持新路由器添加和跨基准性能比较，为LLM应用提供灵活高效的解决方案。

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