code-act

使用可执行代码统一LLM代理机制

CodeAct CodeActAgent LLM Python Kubernetes Github 开源项目

CodeAct通过可执行代码统一了LLM代理的行动空间，并利用集成的Python解释器实现动态行为调整。相比文本和JSON，CodeAct成功率提高了20%。项目包含详细数据集和模型说明，并支持Kubernetes部署，显著提升在非专业任务中的性能表现。

AgentPilot - 多代理AI交互平台支持分支对话和代码执行

AI代理Agent PilotGithub代码解释器多代理聊天开源桌面应用开源项目

AgentPilot是一款开源桌面应用，支持创建和管理多个AI代理，实现多代理交互和分支对话。该应用通过LiteLLM集成多家提供商的模型，允许用户使用自有密钥和数据。内置Open Interpreter功能可执行代码，还提供上下文块管理、工具创建和插件扩展等特性。AgentPilot为用户提供了一个灵活的AI交互环境。

microagents - 动态生成和储存基于微服务的自我改进代理

AI自我改进GPT-4 TurboGithubMicroagentsPythonText-Embedding-Ada-002开源项目

Microagents是一个实验框架，通过动态生成基于微服务的自我改进代理来响应用户任务。这些代理经过验证后进行存储，能在多次对话中学习独立推测任务执行方法。此项目采用Python和OpenAI的GPT-4 Turbo构建，支持并行处理和预训练代理，提供命令行和Gradio为基础的两种用户界面，并通过SQLite进行持久化存储，增强了代理的记忆功能。目前已发布第一个版本v0.1.0，欢迎社区贡献。

awesome-llm-powered-agent - 提供了大语言模型（LLM）驱动的智能代理相关的优质资源

GithubLLM人机交互多智能体合作开源项目机器学习自动化任务求解器

Awesome LLM-Powered Agent为研究者和开发者提供了大语言模型（LLM）驱动的智能代理相关的优质资源。网站包含从关键论文到开源项目的广泛资料，实施定期更新。这些资源旨在支持智能代理独立或协同处理复杂任务，以及模拟人际交互，进而推动智能代理与人类互动的全面发展。

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。

agentops - 用于代理监控、LLM 成本跟踪、基准测试等的 Python SDK

AI代理AgentOpsGithub合规与安全开源项目成本管理集成

AgentOps提供全面的AI代理性能监控与管理，支持合规性检查、安全防护及成本控制，并与CrewAI、AutoGen、LangChain等主流框架完美整合。

LAMBDA - LAMBDA：无代码多代理数据分析系统，集成大模型与自然语言技术

GithubLAMBDA多智能体系统开源项目数据分析机器学习

LAMBDA 是一个创新的开源无代码多代理数据分析系统，通过大模型解决复杂数据问题。主要功能包括通过自然语言指令进行数据分析、多代理模块（编程和检查代理）生成与调试代码、灵活的模型和算法集成、自动报告生成等。LAMBDA 提供易用的用户界面，允许直接干预操作过程，大幅提升数据科学实践和分析模式。

AgentBench - 全面评估大型语言模型在多环境下的自主代理能力

AgentBenchGithubLLM-as-Agent任务设置开源项目测试结果评估框架

AgentBench是首个评估大型语言模型（LLM）作为自主代理的基准，涵盖操作系统、数据库、知识图谱等8个不同环境。该项目通过多任务设置和完整的数据集，深入分析LLM的实际应用能力。新版AgentBench v0.2优化了框架结构，并增加了更多模型的测试结果，方便开发者扩展和使用。

Llama2-Code-Interpreter - 多语言代码生成和执行的LLM工具

CodeLlamaGPT-4GithubLlama2 Code Interpreter代码执行代码生成开源项目

Llama2 Code Interpreter是一款能够生成、执行代码并进行调试的语言模型工具，支持多种编程语言和框架。该项目专注于数据开发和模型优化，并在HumanEval基准测试中表现优异。用户可以通过Gradio界面体验其功能，包括Python变量监控和代码生成。

Agent-FLAN - 为大型语言模型设计有效代理调优的数据和方法

Agent-FLANAgentInstructGithubLLMLLama2-7BToolBench开源项目

Agent-FLAN通过重新设计训练数据，使Llama2-7B在多个代理评估数据集上表现出色，并减轻了模型的幻觉问题。该项目利用AgentInstruct和Toolbench进行了综合优化，显著提升了大型语言模型的代理能力。发布的模型及数据集可在Huggingface和OpenXLab上获取。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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