✨ 1: AI reads books

该脚本通过逐页分析PDF书籍，智能提取知识点并生成进度摘要，提升阅读理解。

AI Reads Books 是一个基于 Python 的脚本，旨在针对 PDF 格式的书籍进行智能分析。该脚本逐页处理书籍内容，提取出重要的知识点，并在特定的间隔生成总结。通过这种方法，AI 可以在保持书籍上下文连贯性的同时，更加深入地理解内容。

通过使用 AI Reads Books，用户能够从阅读中获取有价值的信息，不仅提升了阅读效率，还增强了信息的吸收和理解能力。

地址：https://github.com/echohive42/AI-reads-books-page-by-page

✨ 2: DeepSeek Engineer

DeepSeek工程师是一款强大的编码助手应用，集成DeepSeek API进行用户对话处理和文件操作。

DeepSeek Engineer 是一款强大的编码助手应用，集成了 DeepSeek API，能够处理用户对话并生成结构化的 JSON 响应。通过直观的命令行界面，用户可以读取本地文件内容、创建新文件并实时应用对现有文件的更改。该应用旨在为开发者提供高效的编程支持和文件管理功能。

DeepSeek Engineer 是一款非常适合开发者使用的工具，能够在编码过程中提供高效的支持和灵活的文件操作功能。

地址：https://github.com/Doriandarko/deepseek-engineer

✨ 3: GraphAgent

GraphAgent是一个智能图语言助手，集成图生成与任务执行，优化复杂数据分析与生成任务。

GraphAgent 是一种智能图形语言助手，旨在处理真实世界中结构化（如图连接）和非结构化（如文本、视觉信息）格式的数据。这种工具可用于理解和生成复杂关系的数据，并且能够有效地识别显性图依赖和隐性图增强的语义相互依赖。

地址：https://github.com/HKUDS/GraphAgent

✨ 4: OpenEMMA

OpenEMMA是一个开源的端到端自主驾驶多模态模型，旨在推进自动驾驶研究。

OpenEMMA 是一个开源的多模态模型，旨在实现端到端的自主驾驶运动规划。它基于 Waymo 的自主驾驶模型 EMMA，结合了视觉语言模型（VLMs）如 GPT-4 和 LLaVA 的预训练世界知识，整合文本和前视摄像头输入，从而能够精确预测未来的自我路径点，并提供决策的合理解释。OpenEMMA 的目标是为研究人员和开发者提供可访问的工具，以推动自主驾驶研究和应用的发展。

地址：https://github.com/taco-group/openemma

✨ 5: Orchestra

Orchestra 是一个轻量级开源框架，适用于构建基于大型语言模型的多智能体团队和复杂工作流程。

Orchestra（主框架序列）是一个轻量级的开源代理框架，旨在构建基于大型语言模型（LLM）的工作流和多代理团队。它实现了一种独特的代理编排方法，不仅限于简单的数据路由，而是能够支持复杂的工作流管理。Orchestra 提供模块化的架构，便于扩展和集成，支持动态任务分解与代理协作，显著减少 LLM 的认知负担，同时具有直观的工具定义和可配置的故障保护机制。

Orchestra 为开发者提供了强大的工具和灵活性，用于构建多样的智能代理工作流，适用于各种场景。通过其模块化的设计和可扩展的架构，用户能够轻松创建自己的多代理系统，从而高效应对复杂任务的需求。如果您对 Orchestra 感兴趣，可以在其文档中找到更多的信息和教程。

地址：https://github.com/mainframecomputer/orchestra

更多AI工具，参考国内AiBard123，Github-AiBard123 公众号：每日AI新工具