オープンソース。新しい可能性。

LLM、RAG、エージェント、MCP、マルチモーダルアプリ、ファインチューニング、評価などをカバーする90以上の実践的なAIエンジニアリングチュートリアルとプロジェクトの curated コレクション。初心者、中級者、上級者の難易度別に整理されています。

Made With MLは、プロダクション向けの機械学習アプリケーションの設計・開発・デプロイ・反復を教えるオープンソースのコースおよびリポジトリで、MLOps、テスト、サービング、CI/CD、継続的学習をカバーしている。

GPT Researcherは、ウェブやローカルドキュメントを用いて深いリサーチを行い、引用付きの詳細なレポートを生成するオープンソースの自律型エージェントです。マルチエージェントワークフローや画像生成をサポートし、MCP経由でClaudeとも連携します。

100以上のAIエージェント、エージェントスキル、RAGアプリを集めたオープンソースコレクション。Apache-2.0で、手作りかつエンドツーエンドでテスト済み。Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、Llama、Qwenで動作。

Open WebUIは、ローカルおよびクラウドベースのモデル向けにユーザーフレンドリーなインターフェースを提供する、セルフホスト型の拡張可能なAIプラットフォームであり、OllamaおよびOpenAI互換APIをサポートしています。

QwenPaw は、ローカルまたはクラウドで実行されるセルフホスト型のパーソナル AI アシスタントで、3 層メモリ、サンドボックス化されたツール実行、マルチエージェント サポート、および DingTalk、Lark、WeChat、Discord、Telegram などへのコネクタを備えています。

nanobotは、Pythonで記述された超軽量なセルフホスト型パーソナルAIエージェントフレームワークであり、WebUI、ターミナルインターフェース、および様々なチャットアプリケーションとの連携機能を備えています。

微舆（BettaFish）は、ゼロから実装したマルチエージェント世論分析システム。AIクローラークラスター、マルチモーダル分析、フォーラム協調メカニズム、インテリジェントレポート生成により、情報の茧房を打破し、世論の実態を再現し、将来の動向を予測して意思決定を支援します。国内外30以上の主要SNSに対応し、プライベートデータベースへの接続も可能。純Pythonモジュール設計でDockerワンクリック導入をサポート。

YuE2は、記号的な計画と音声合成を統合したオープンな音楽生成モデルです。歌詞とスタイルプロンプトから編集可能なメロディ・コード譜を生成し、その後ボーカルと伴奏を含む完全な楽曲としてレンダリングします。ゼロショットカバーやエージェントによる譜面編集にも対応しています。

Unslothは、Windows、macOS、Linuxで大規模言語モデル（LLM）や拡散モデルをローカルに実行およびトレーニングするためのデスクトップアプリケーションおよびフレームワークです。

AIダンジョンマスターがMCP/SQLiteゲームエンジンで実際のダイスロール、永続ステータス、呪文スロット、戦闘を処理するテキストベースの5e互換RPG。

AutoAgentは、自然言語のみでLLMエージェントとワークフローの構築・デプロイが可能なゼロコードフレームワークです。自動化されたエージェントプロファイリング、ツール作成、マルチエージェント調整機能を備え、技術者でないユーザーもAI開発に参加できます。

MiroFishはマルチエージェント swarm 知能に基づく次世代AI予測エンジンで、シードデータから大規模なデジタルシミュレーション環境を構築し、個性あるエージェントが相互作用することで未来のシナリオを予測・可視化する。

AIコーディングエージェント向けのセルフホスト型Web UI：Rustバックエンド（axum, tokio, SQLite）と組み込まれたFlutterウェブフロントエンド、Devin CLI、OpenCode、Codex CLI用のプラグ可能なプロバイダー、ブラウザログイン、セッション、ファイル処理を提供。

Oumiは基盤モデルのライフサイクル全体を扱うApache-2.0のオープンソースプラットフォームです。データ準備、SFT・LoRA・QLoRA・GRPOなどの学習と微調整、評価、LLM-as-a-Judgeによるデータ合成、vLLM/SGLangでのデプロイ、CLIとクラウドジョブ起動を提供します。

FastMCPは、Model Context Protocol (MCP) アプリケーションを構築するためのPythonフレームワークであり、サーバー、クライアント、インタラクティブUIを通じて、LLMとツールやデータのシームレスな統合を可能にします。

UL-SMFは、長文脈Transformer推論向けKVキャッシュ圧縮フレームワークであり、FSQと16次元潜在マッピングにより最大384倍の圧縮を主張しています。中核の圧縮ロジックは、プロプライエタリなクローズドソースバイナリを必要とします。

Microsoft Research発のモジュール式グラフベース検索拡張生成（RAG）システム。LLMを用いて非構造化テキストから構造化ナレッジグラフを抽出し、非公開データに対する質問応答を改善する。現在はメンテナンスモードで、バグ修正と依存関係の更新のみ。

CrewAIは、ロールベースの「Crews」とイベント駆動の「Flows」を組み合わせたオープンソースのPythonフレームワークです。自律的なエージェント連携と厳密な制御を可能にし、ツール、メモリ、構造化出力、MCP/A2A対応、多様なLLM接続をサポートします。

Ollamaは、macOS、Windows、Linux上でオープンソースの大規模言語モデルをローカルに実行、管理し、それらを利用した構築を可能にするツールです。