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开箱即用的智能体记忆引擎。这是一个专为 AI 智能体（Agents）提供记忆功能的 Python 项目，集成了图数据库、知识图谱及向量数据库等技术。它仅需 5 行代码，即可轻松为 AI 智能体提供持久化、多模态记忆，支持连接和检索过去的对话、文档、图像和音频转录等内容。
import cognee import asyncio async def main(): # Add text to cognee await cognee.add("Natural language processing (NLP) is an interdisciplinary subfield of computer science and information retrieval.") # Generate the knowledge graph await cognee.cognify() # Query the knowledge graph results = await cognee.search("Tell me about NLP") # Display the results for result in results: print(result) if __name__ == '__main__': asyncio.run(main())
用自然语言操控你的手机。这是一个基于 LLM Agents 的手机自动化框架，可通过自然语言操控 Android 设备或模拟器，支持 DeepSeek、OpenAI、Gemini 等主流大模型。使用时需要在手机上安装 DroidRun Portal，用来收集 UI 信息并执行操作命令，然后通过 ADB 将信息传给电脑上的 DroidRun 框架，由它与 LLM 交互并给出执行指令。
随手可用的 AI 桌面助手。这是一款基于上下文感知的桌面 AI 助手，能够自动获取并理解当前屏幕上的内容，无需截图、复制内容或切换应用。只需一键即可召唤出 AI，进行问答、翻译、答疑等任务。
本地优先的 AI 笔记和会议助手。这是一款可离线运行的 AI 智能笔记和会议记录应用，通过接入 Ollama 可实现语音转录到摘要生成全程在本地完成，支持会议录音、实时转录、笔记整理和智能摘要等功能。
让 AI 替你画架构图。这是一个基于 Next.js 构建的 Web 应用，融合了 AI 与 draw.io 图表绘制能力。现在你可以通过对话直接生成、编辑、优化流程图和架构图，支持流动效果连线、截图复刻、历史版本等功能。
开源的 AI 浏览器。该项目是基于 Chromium 的开源 AI 浏览器，能够在本地浏览器中运行 AI Agents，可作为 ChatGPT Atlas、Perplexity Comet 和 Dia 的开源替代方案。在保留 Chrome 熟悉界面与扩展兼容性的同时，帮助用户实现 AI 驱动的浏览器自动化与智能问答任务，并支持自定义 LLM 服务或本地大模型。
免训练的 DiT 模型缓存加速框架。该项目是为 Diffusers 提供统一缓存加速的框架，支持几乎所有的 DiT 扩散模型，包括 Qwen-Image-Lightning、Qwen-Image、HunyuanImage、Wan、FLUX 等。它通过简单的代码即可实现高效的缓存加速功能，无需重新训练模型即可显著提升推理速度。
import cache_dit from diffusers import DiffusionPipeline pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("Qwen/Qwen-Image") # Can be any diffusion pipeline cache_dit.enable_cache(pipe) # One-line code with default cache options. output = pipe(...) # Just call the pipe as normal. stats = cache_dit.summary(pipe) # Then, get the summary of cache acceleration stats. cache_dit.disable_cache(pipe) # Disable cache and run original pipe.
为 AI 智能体构建实时知识图谱。这是一个专为 AI 智能体设计的框架，用于构建和查询实时、具有时间感知能力的知识图谱。它能够持续集成用户交互、结构化或非结构化等动态数据，形成连贯且可查询的知识图谱。支持增量数据更新、高效检索和历史查询，适用于开发交互式、上下文感知的 AI 应用。
超低存储占用的向量数据库。这是一款开源的轻量级向量数据库，通过按需计算嵌入向量，实现极低的存储占用。用户可以在个人设备（笔记本电脑）上构建强大且完全私有的检索增强生成 (RAG) 系统，支持对本地文件、电子邮件、浏览器历史、聊天记录等多种数据源进行语义搜索。
from leann import LeannBuilder, LeannSearcher, LeannChat from pathlib import Path INDEX_PATH = str(Path("./").resolve() / "demo.leann") # Build an index builder = LeannBuilder(backend_name="hnsw") builder.add_text("LEANN saves 97% storage compared to traditional vector databases.") builder.add_text("Tung Tung Tung Sahur called—they need their banana‑crocodile hybrid back") builder.build_index(INDEX_PATH) # Search searcher = LeannSearcher(INDEX_PATH) results = searcher.search("fantastical AI-generated creatures", top_k=1) # Chat with your data chat = LeannChat(INDEX_PATH, llm_config={"type": "hf", "model": "Qwen/Qwen3-0.6B"}) response = chat.ask("How much storage does LEANN save?", top_k=1)
