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2026年 AI开发者必备:Agent开源生态图谱

2026 年 AI 开发者必备的 Agent 开源生态图谱,基于 GitHub API 真实数据,覆盖 35+ Agent 框架(AutoGPT/LangChain/DeerFlow/MetaGPT 等)、工具链、记忆系统、评估框架与部署方案,按 Stars 排名的全景式选型指南。

Agent开源生态AI
Cosolar 34

2026年RAG技术生态开源项目全集

本文按核心框架、向量数据库、嵌入模型、文档处理、检索增强、评估工具、GraphRAG、低代码平台、Agentic RAG九大维度,整理2026年RAG技术生态的主流开源项目,便于快速选型与落地。 一、核心RAG框架(全流程编排) 项目名称 GitHub星数 核心优势 适用场景 开源协议 GitHub

AIRAG
Cosolar RAG与向量数据库 154

AI大模型学习路径

一、AI 及 LLM 基础 1. AI 领域基础概念 学习目标:建立对AI和LLM的基础理解,了解主要的机器学习和神经网络模型,掌握API调用方法。 AI, NL/NLU/NLG 机器学习:学习方法,拟合评估 神经网络:CNN, RNN, Transformer Transformer, BERT

AI
Cosolar 技术资讯与学习路线 75