Docker

一个支持编码、搜索、数据分析、文档撰写等多类型任务的智能Agent平台。9种专职Agent协同工作，支持人工审批节点、质量自审、会话隔离。内置Python代码安全沙箱、7个MCP标准化工具、50题自动化评测基准，全程SSE流式输出，Docker一键部署。技术栈：LangGraph、FastAPI、C

本项目是一个基于RAG(检索增强生成)技术的全栈智能餐厅问答系统,前端采用Vue.js构建交互界面,后端使用SpringBoot提供业务接口,并通过Python服务结合ChromaDB向量数据库实现语义检索,完成自然语言问答能力。1、项目具体功能模块:①前端展示模块(Vue.js):用户输入自然语言

折桂是一个混合引擎驱动的AI备考助手，采用代码驱动（MCPServer）+模型驱动（DeepSeek）分层架构，减少70%Token消耗。集成3个MCPServer（计算/匹配/校验），实现三层幻觉防御（输入校验+输出审核+系统熔断）。提供刷题复盘、模考分析、考前策略、学习计划、图片导入、速算练习、

为Dify（开源LLM应用开发平台，GitHub50k+stars）贡献前端重构代码。将教育认证状态的存储方式从原生localStorage手动操作迁移至统一的useLocalStorageHook，提升代码一致性和可维护性。PR已通过maintainerreview并合并至主分支，目前运行在生产环

基于深度文档理解的企业级RAG（检索增强生成）引擎，旨在解决企业在落地AI知识库时面临的文档解析难、检索不准、AI幻觉等痛点。极致的智能文档解析能力不仅能提取文本，更能深度理解文档的原始版面结构。多格式与复杂文档支持：支持PDF（含扫描件）、Word、Excel、PPT、图片、网页、邮件等20多种格

基于HarWork真实实现撰写的AgentHarness工程拆解博客系列，面向AI编程工具和Agent平台开发者，系统讲解如何把无状态LLM包装成可信赖的工程Agent。覆盖七大核心模块：1.AgentLoop—asyncgenerator驱动的核心循环架构2.5层上下文压缩—Micro→Snip→

广告公司AI提效小工具：文案·图片·视频，一套API打通火山方舟Doubao-Seed-2.0/Seedream/Seedance等大模型对接

一个具备长期记忆、情感演化与现实干预能力的本地化陪伴/协作智能体。基于Java生态开发的本地化AI智能体系统。核心集成LLM、向量数据库与Neo4j图数据库，构建了高性能多级长期记忆架构(LTM)与GAM-RAG混合检索模型。系统支持MCP协议工具扩展、SSE流式交互及3D记忆图谱可视化，实现了具备

VideoHelper是一款基于AI的智能视频学习助手，旨在显著提升视频分析、知识复习与内容总结的效率。它是您不可或缺的AI学习助手。本项目采用全栈Monorepo架构，集成了先进的LLM分析流水线。用户只需提供视频链接（如Bilibili,YouTube,TikTok）或上传本地视频，系统即可自动

这是一个基于对话的agent项目，可以实现多轮会话，上下文管理，工具调用等能力，并且可以作为日常助手使用，可以提问日常各种问题，它都能给到满意的答复。另外还可以通过扩展，实现对接三方服务和工具，非常容易使用。

AI全流程驱动:智能简历解析:自动提取PDF简历中的技能、学历与工作经历。AI面试官:基于WebSocket的实时语音/视频面试，支持动态追问。多维度评估:自动生成面试评分报告与能力雷达图。?完善的角色系统:求职者端:职位浏览、一键投递、个人档案管理、面试状态追踪。HR管理端:候选人看板、自动化筛选

一个连接AIAgent开发者与商业场景的高性能网关平台。该系统解决了多Agent协同工作的编排问题，并内置了完整的法币与加密货币结算体系，帮助开发者快速实现AI服务的变现。

Vige（维格）是一个基于FastAPI+Vue的一体化工程模板，包含后端API、前台Web、后台管理与微信H5客户端，内置认证、任务队列、国际化、媒体上传与统一的API规范，适合作为中小型项目的起步框架。