AI · 算法工程
共 178 个仓库 · Go
自托管的 AI 网关，把 OpenAI、Claude、Gemini、Codex 等编码 CLI 统一到一个兼容端点，并提供多租户控制台、请求日志和费用配额管理。
给编码 Agent 用的轻量沙箱，不依赖容器就能限制命令的网络和文件系统访问，基于 bubblewrap、Landlock、seccomp 等机制实现隔离。
用 Go 写的终端编码 Agent，支持 RPC 插件、子 Agent 和 MCP 协议，能在命令行里快速完成代码修改与任务编排。
纯 Go 编写的独立日语形态素分析器，无需外部词典即可完成分词与词性标注，适合在 Go 服务里直接集成日文 NLP 能力。
自托管的 AI 应用构建器，智能体在你自己服务器的隔离沙箱里生成真实应用，每个应用都有独立预览链接，一条命令即可部署。
在终端里审阅代码 diff、文件和文档的 TUI 工具，支持行内批注，适合接入 Claude Code 等编码 Agent 的评审流程。
面向 DeepSeek 的终端优先编码 Agent，靠约 98% 的提示缓存命中率和 1M 上下文降低调用成本，支持 MCP 工具与动态工作流。
分布式低延迟图+向量数据库，兼容 Neo4j Bolt/Cypher 和 Qdrant gRPC，无需改代码即可切换，支持亚毫秒 HNSW 检索与图遍历。
Kubernetes 上的 LeaderWorkerSet API，用来编排多机多卡的分布式推理工作负载，把大模型服务拆成 leader 和 worker 组统一调度。
用 Markdown 文件搭建的知识库文件系统，让 AI Agent 和团队共享同一份可自托管的 wiki 与知识图谱。
把计算任务调度到数据所在节点上执行的分布式计算框架，省去大规模数据搬迁的开销，适合批处理、数据分析和生信流水线。
给 AI 编码代理用的 Git 原生持久记忆库，纯 Go 实现，内置 MCP 服务和 BM25 内存检索，无需外部数据库，能把上下文 token 消耗降低约 80%。
用 Go 语言构建 AI/LLM 应用的框架，提供 prompt 管理、向量索引、pipeline 编排和 OpenAI、Pinecone 等集成，省去自己拼装各组件的工作。
用 Go 重写的 Graphite/Carbon 时序数据接收服务，沿用 Agent→Cache→Persister 经典架构，比原版 Python 实现更省资源、吞吐更高。
在私有 GPU 桌面上批量运行 Claude、Codex、Gemini 和开源模型的 Agent 集群，用 Spec Coding 让每个智能体拥有独立加速环境。
把微软 ONNX Runtime 封装成 Go 库，让 Go 程序能直接加载和推理 ONNX 模型，省去跨语言调用的麻烦。
Meesho 开源的端到端机器学习基础设施栈，提供在线特征存储等组件，支撑印度规模下的实时与批量 ML 工作负载。
给 AI Agent 提供跨会话持久记忆的 Go 单二进制工具，用知识图谱做召回，让 Agent 记住历史上下文，兼容 Claude Code 等运行时。
把 Claude Code、Codex、Gemini CLI 等多个 AI 编码代理放进同一个 tmux 终端界面并行运行，实时显示状态、管理 worktree 并审查代码差异。
用纯 Go 直接调用 llama.cpp 做本地推理，支持 CUDA、Metal、ROCm 硬件加速，覆盖 Linux、macOS、Windows 和 WebAssembly，方便在 Go 应用里嵌入大模型。
开源的自动化代码审查工具，在 Code-Review-Bench 上排名第一，用 LLM 智能体自动审查 Pull Request 并给出评审意见。
统一接入 44 家模型厂商的 AI 网关，实时监控本机各编码代理的调用行为，并给 API 做 A–F 真实性评级，防止用错或被盗用。
用 git worktree 并行跑大量编码 Agent 的命令行工具，让多个 LLM 编码任务互不干扰地同时执行。
基于 Kubernetes 的云原生 AI 训练与推理平台，集成 Jupyter、PyTorch、Ray、LLaMA-Factory 等组件，帮团队在集群上统一管理深度学习环境的构建与任务调度。