由知识图谱引擎驱动的创新智能体框架，专注于多智能体编排和协作，支持复杂推理、在线协作、人际互动和知识即需即用

CodeFuse-muAgent | #框架

专注于快速生成高质量结构化表格数据的框架，支持许多单表和多表数据合成算法，可实现高达120倍的性能提升，并支持差分隐私和其他方法以增强合成数据的安全性。

合成数据是机器根据真实数据和算法生成的，它不包含敏感信息，但可以保留真实数据的特征。合成数据与真实数据之间不存在对应关系，并且不受 GDPR 和 ADPPA 等隐私法规的约束。实际应用中，无需担心隐私泄露的风险。高质量的合成数据还可以应用于数据开放、模型训练与调试、系统开发与测试等各个领域。

特点
高性能：支持多种统计数据合成算法，实现高达120倍的性能提升，无需GPU设备；针对大数据场景进行优化，有效降低内存消耗；持续跟踪学术界和工业界的最新进展，及时推出对优秀算法和模型的支持；通过torch等框架为深度学习模型提供分布式训练支持。
隐私增强功能：SDG支持差分隐私、匿名化等方法来增强合成数据的安全性。
易于扩展：支持以插件包的形式扩展模型、数据处理、数据连接器等

Synthetic Data Generator | #框架

一个医疗大语言模型的综合评测框架，具有以下三大特点：

1.大规模综合性能评测：GenMedicalEval构建了一个覆盖16大主要科室、3个医生培养阶段、6种医学临床应用场景、基于40，000+道医学考试真题和55，000+三甲医院患者病历构建的总计100,000+例医疗评测数据。这一数据集从医学基础知识、临床应用、安全规范等层面全面评估大模型在真实医疗复杂情境中的整体性能，弥补了现有评测基准未能覆盖医学实践中众多实际挑战的不足。

2.深入细分的多维度场景评估：GenMedicalEval融合了医师的临床笔记与医学影像资料，围绕检查、诊断、治疗等关键医疗场景，构建了一系列多样化和主题丰富的生成式评估题目，为现有问答式评测模拟真实临床环境的开放式诊疗流程提供了有力补充。

3.创新性的开放式评估指标和自动化评估模型：为解决开放式生成任务缺乏有效评估指标的难题，GenMedicalEval采用先进的结构化抽取和术语对齐技术，构建了一套创新的生成式评估指标体系，这一体系能够精确衡量生成答案的医学知识准确性。进一步地，基于自建知识库训练了与人工评价相关性较高的医疗自动评估模型，提供多维度医疗评分和评价理由。这一模型的特点是无数据泄露和自主可控，相较于GPT-4等其他模型，具有独特优势。

GenMedicalEval | #框架

一个开源的取证框架，可以分析工业PLC元数据和项目文件，提供了方便的方式来扫描PLC并识别ICS环境中的可疑痕迹，用于手动检查、自动监控任务或响应事件以检测受损设备。通过开源工具，调查人员可以审查输出并根据自己的特定需求进行定制。

ICSpector | #框架

开源Agent框架，用于操作智能手机应用，具有学习能力，可以通过自主探索或观察人工演示来学习操作新的应用，并生成知识库以执行复杂任务。

该框架通过简化的动作空间模拟人类交互，无需后端访问，适用于各种应用。

AppAgent | #框架

AutoGen 是一个框架，由微软、宾夕法尼亚州立大学和华盛顿大学的合作研究提供支持。允许使用多个代理来开发 LLM 应用程序，这些代理可以相互对话来解决任务。

AutoGen 代理是可定制的、可对话的，并且无缝地允许人类参与。他们可以采用 LLM、人力投入和工具组合的各种模式运作。

AutoGen 可以轻松构建基于多代理对话的下一代 LLM 应用程序。它简化了复杂的法学硕士工作流程的编排、自动化和优化。它最大限度地提高了 LLM 模型的性能并克服了它们的弱点。
它支持复杂工作流程的多种对话模式。借助可定制和可对话的代理，开发人员可以使用 AutoGen 构建各种涉及对话自主性、代理数量和代理对话拓扑的对话模式。
它提供了一系列具有不同复杂性的工作系统。这些系统涵盖各种领域和复杂性的广泛应用。他们演示了 AutoGen 如何轻松支持不同的对话模式。
AutoGen 提供了直接替代openai.Completion或openai.ChatCompletion作为增强的推理 API。它允许轻松的性能调整、API 统一和缓存等实用程序以及高级使用模式，例如错误处理、多配置推理、上下文编程等。

AutoGen | #框架

refine v4：一个开源框架，用于构建任何类型的 CRUD 应用程序，如管理面板和内部工具。

refine 是一个基于 React 的框架，用于快速 ✨ 开发 Web 应用程序。 它消除了 CRUD 操作所需的重复性任务，并为身份验证、访问控制、路由、网络、状态管理和 i18n 等关键部分提供行业标准解决方案。

refine 在设计上是 headless 的，因此提供了无限的样式和定制选项。

refine | blog | docs | #框架

用go实现的支持两阶段提交协议的分布式事务框架。

easycar | #框架 ​

Go写的下一代爬虫框架，支持全定制和Headless模式、JavaScript解析和爬取、自动填写表单、正则范围控制等高级特性

katana | #框架

Sunmao：可扩展的前端低代码框架

可以轻松地将任何前端UI组件封装到低代码组件库中，构建自己的低代码UI开发平台，让前端开发像Sunmao一样紧密。

Sunmao 的用户分为两种角色，一种是开发者，一种是使用者。

开发者的职责和寻常的前端开发者类似，负责开发 UI 组件，并且把普通的 UI 组件封装为 Sunmao 的组件。开发者需要通过写代码来实现组件的逻辑。

使用者的职责是利用开发者封装好的 Sunmao 组件，在 Sunmao 低代码编辑器中搭建前端应用。使用者不需要前端知识和编程能力，仅通过 UI 交互就可以完成应用搭建。

这里有两份教程，分别面向不同的角色。使用者仅需阅读使用者的教程，但开发者则要先阅读使用者教程，再阅读开发者教程。

官网 | 项目模板 | Github | #教程：使用者 开发者 | #框架

基于 React18、React-Router v6、React-Hooks、Redux、TypeScript、Vite2、Ant-Design 开源的一套后台管理框架。

Hooks Admin | 在线预览 | 相关文档 |Git 仓库地址：Gitee/GitHub | #框架

YY 在 GitHub 开源的一款高性能、轻量级神经网络部署 #框架 ：VNN。

可将真实人脸快速转换为迪士尼、3D 游戏、油画画像风格的人脸外形，并提供了适配多场景的目标检测、物品分割、对象识别等功能。

已为 Hago、VOO、VFlyCloud、VFly、 马克水印相机等 App 提供 20 余种 AI 能力的支持，覆盖直播、短视频、视频编辑等泛娱乐场景和工程场景