오픈 소스. 새로운 가능성.

Made With ML은 프로덕션 수준의 머신러닝 애플리케이션 구축을 가르치는 오픈소스 교육 저장소 및 강좌입니다. MLOps, 테스트, 서빙, CI/CD, 지속학습까지ครอบคลุม합니다.

GPT Researcher는 웹과 로컬 문서를 활용해 심층 조사를 수행하고 인용이 포함된 상세 보고서를 생성하는 오픈 소스 자율 에이전트입니다. 멀티 에이전트 워크플로우, 이미지 생성 및 MCP를 통한 Claude 통합을 지원합니다.

100개 이상의 AI 에이전트, 에이전트 스킬, RAG 앱을 모은 오픈소스 모음집. Apache-2.0 라이선스이며 직접 제작하고 엔드투엔드 테스트를 거쳤고 Claude, GPT, Gemini, DeepSeek, Llama, Qwen과 호환됩니다.

Open WebUI는 Ollama 및 OpenAI 호환 API를 지원하며, 로컬 및 클라우드 기반 모델을 위한 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하는 확장 가능한 셀프 호스팅 AI 플랫폼입니다.

QwenPaw는 로컬 또는 클라우드에서 실행되는 자체 호스팅 개인 AI 어시스턴트로, 3층 메모리, 샌드박스된 도구 실행, 멀티 에이전트 지원, 그리고 DingTalk, Lark, WeChat, Discord, Telegram 등을 위한 커넥터를 제공합니다.

nanobot은 Python으로 작성된 초경량 셀프 호스팅 개인용 AI 에이전트 프레임워크로, WebUI, 터미널 인터페이스 및 다양한 채팅 애플리케이션 연동 기능을 제공합니다.

微舆(BettaFish)는 제로부터 구현된 멀티 에이전트 여론 분석 시스템으로, AI 크롤러 클러스터, 다중 모달 분석, 포럼 협업 메커니즘 및 지능형 보고서 생성을 통해 사용자가 정보 버블을 깨고 여론의 원형을 재현하며 향후 추세를 예측하고 의사 결정을 지원합니다. 국내외 30+ 주요 소셜 미디어 분석을 지원하고, 프라이빗 데이터베이스 연동이 가능하며, 순수 Python 모듈식 설계와 Docker 원클릭 배포를 지원합니다.

YuE2는 기호적 계획과 오디오 합성을 통합한 오픈 음악 생성 모델로, 가사와 스타일 프롬프트를 편집 가능한 멜로디·코드 악보로 만든 뒤 보컬과 반주가 포함된 완곡을 렌더링한다. 제로샷 커버와 에이전트 기반 보 편집도 지원한다.

Unsloth는 Windows, macOS, Linux에서 대규모 언어 모델(LLM) 및 확산 모델을 로컬로 실행하고 학습시킬 수 있는 데스크톱 애플리케이션이자 프레임워크입니다.

AI 던전 마스터가 MCP/SQLite 게임 엔진으로 실제 주사위 굴림, 능력치, 주문 슬롯, 전투를 처리하는 텍스트 기반 5e 호환 RPG입니다.

AutoAgent는 자연어만으로 LLM 에이전트와 워크플로우를 생성·배포할 수 있는 제로코드 프레임워크로, 자동 에이전트 프로파일링, 도구 생성, 멀티 에이전트 오케스트레이션 기능을 제공합니다.

MiroFish는 다중 에이전트 군집 지능 기반 차세대 AI 예측 엔진입니다. Breaking news, policy drafts 등의 시드 데이터를 입력하면 수천 명의 에이전트가 Zep Cloud 메모리와 페르소나를 가지고 디지털 샌드박스에서 상호작용하며 사회 진화 시뮬레이션을 수행합니다.

AI 코딩 에이전트를 위한 자체 호스팅 웹 UI: Rust 백엔드(axum, tokio, SQLite)와 내장된 Flutter 웹 프론트엔드, Devin CLI, OpenCode, Codex CLI용 플러그 가능한 제공자, 브라우저 로그인, 세션 및 파일 처리.

Oumi는 데이터 준비, 학습 및 미세 조정(SFT, LoRA, QLoRA, GRPO), 평가, LLM 판정자를 통한 데이터 합성, vLLM/SGLang 배포까지 파운데이션 모델의 전체 수명주기를 지원하는 오픈소스 플랫폼입니다. CLI와 클라우드 작업 실행 기능을 제공합니다.

FastMCP는 Model Context Protocol(MCP) 애플리케이션 구축을 위한 Python 프레임워크로, 서버, 클라이언트 및 대화형 UI를 통해 LLM을 도구 및 데이터와 원활하게 통합할 수 있게 합니다.

UL-SMF는 장기 컨텍스트 트랜스포머 추론을 위한 KV 캐시 압축 프레임워크로, FSQ와 16차원 잠재 매핑을 통해 최대 384배 압축을 주장한다. 핵심 압축 로직은 독점 폐쇄형 바이너리에 의존한다.

Microsoft Research의 모듈형 그래프 기반 검색 증강 생성(RAG) 시스템입니다. LLM을 사용해 비정형 텍스트에서 구조화된 지식 그래프를 추출하여 비공개 데이터에 대한 질의응답을 개선합니다. 현재는 버그 수정과 의존성 업데이트만 수행하는 유지보수 모드입니다.

CrewAI는 역할 기반 Crew와 이벤트 기반 Flow를 활용하여 다중 에이전트 자동화 워크플로우를 구축하는 오픈소스 Python 프레임워크입니다.

Ollama는 macOS, Windows 및 Linux에서 오픈 소스 대규모 언어 모델을 로컬로 실행, 관리 및 구축할 수 있게 해주는 도구입니다.

오픈 소스, 다중 공급자 LLM 채팅 플랫으로 조직 관리, 모델 라우팅, RAG 통합, 샌드박스 코드 실행, OpenAI 호환 API를 제공합니다.