Awesome GitHub RepositoriesAgent Memory Persistence

هذا المشروع عبارة عن مجموعة شاملة من مواد تعليم برمجة Python، بما في ذلك البرامج التعليمية، والتمارين، وعينات الكود المنسقة. يعمل كمنهج تعليمي ومجموعة أدوات هندسة برمجيات، باستخدام Jupyter Notebooks لدمج الكود القابل للتنفيذ مع نص تعليمي وصفي. يوفر المستودع أدلة تنفيذ عملية لبناء تطبيقات نماذج لغوية كبيرة، مثل أنظمة التوليد المعزز بالاسترجاع، ووكلاء الذكاء الاصطناعي ذوي الحالة، وسير عمل التعلم الآلي. يتميز بتقديم نهج منظم لسير عمل الترميز الوكيل، وتغطية تقطير نافذة السياق، وتوجيه النموذج المستقل عن المزود، والمخرجات المهيكلة المفروضة بالمخطط. تغطي المواد مجموعة واسعة من قدرات هندسة البرمجيات، بما في ذلك البرمجة غير المتزامنة مع طوابير المهام الموزعة، وتطوير تطبيقات الويب مع REST APIs، وسير عمل تحليل البيانات. كما يتضمن موارد لإتقان التصميم الموجه للكائنات، وتنفيذ خطوط أنابيب CI/CD، وتطبيق معايير التنسيق والتدقيق المهنية.

Chronos هو وكيل هندسة برمجيات LLM ونموذج تصحيح أخطاء على مستوى المستودع مصمم لإصلاح الأخطاء بشكل مستقل. يعمل النظام كنظام مؤتمت لإصلاح الأخطاء يقوم بتوطين العيوب، والتفكير في الأسباب الجذرية، وتنفيذ تصحيحات تم التحقق منها عبر ملفات متعددة. يتميز المشروع بمحرك استرجاع موجه بالرسم البياني يستخدم رسمًا بيانيًا للذاكرة المستمرة للتنقل في علاقات الاستدعاء وتدفقات البيانات عبر المستودعات الكبيرة. يوظف سير عمل تصحيح أخطاء مستمر يقوم بفهرسة سجل الالتزامات والسجلات للتعرف على الأنماط وتجنب تكرار الأخطاء السابقة عبر دورات تصحيح الأخطاء التكرارية. يغطي النظام تحليل السبب الجذري من خلال توطين التتبع السببي وتتبع الأخطاء القائم على المنطق عبر ملفات متعددة. كما يوفر إصلاحًا مستقلًا للكود عن طريق توليد التصحيحات والتحقق منها داخل بيئة رملية تكرارية. تتم إدارة ذكاء المستودع عبر الاسترجاع السياقي متعدد القفزات والاستيعاب متعدد المصادر للسجلات والتتبعات. يوفر النظام شفافية في خطوات التفكير ويولد وثائق تصحيح أخطاء مؤتمتة، بما في ذلك تقييمات المخاطر والمبررات لكل إصلاح مطبق.

OpenSquilla هو إطار عمل لتنسيق وكلاء LLM مصمم لتنسيق سير عمل الذكاء الاصطناعي متعدد الخطوات وتنفيذ الأدوات باستخدام الرسوم البيانية الموجهة غير الدورية (DAGs). يعمل كنظام مركزي لإدارة حزم المهارات المتخصصة وتنفيذ تسلسلات التفكير المعقدة. يتميز المشروع ببوابة توجيه توجه المهام إلى مزودي ذكاء اصطناعي مختلفين بناءً على التعقيد والتكلفة والأداء. يستخدم نظام ذاكرة ذكاء اصطناعي متعدد المستويات ينظم المعرفة العاملة والعرضية والدلالية باستخدام التضمينات المحلية و SQLite، إلى جانب بيئة تنفيذ آمنة تعزل الكود الذي تم إنشاؤه بواسطة الوكيل عبر ملفات تعريف أذونات قائمة على المخاطر. تغطي المنصة مجموعة واسعة من الإمكانيات، بما في ذلك النشر متعدد القنوات على الويب ومنصات المراسلة، وجدولة المهام الآلية عبر cron، وجسر بروتوكول سياق النموذج (Model Context Protocol) للاتصال بالأدوات الخارجية. كما يوفر أدوات مراقبة شاملة لتتبع تكاليف الرموز (Tokens)، وتدقيق قرارات وقت التشغيل، وإدارة كتالوج للمهارات القابلة لإعادة الاستخدام. يتضمن النظام أدوات سطر أوامر لتهيئة مساحة العمل وإدارة دورة حياة المهارات.

هذا المشروع عبارة عن إطار عمل وكيل ذكاء اصطناعي متعدد القنوات وبوت محادثة يسمح بنشر ذكاء اصطناعي واحد عبر منصات مراسلة مختلفة، وواجهات ويب، وحسابات بريد إلكتروني. يعمل كبوابة ذكاء اصطناعي متعددة النماذج، مما يوفر واجهة موحدة لتوجيه الطلبات بين مزودي النماذج اللغوية الكبيرة المختلفين. يتميز النظام بقدراته على تخطيط المهام المستقلة وإدارة المعرفة. يمكنه تفكيك الأهداف المعقدة إلى خطوات تنفيذ متسلسلة باستخدام أدوات خارجية ومتصفح بدون رأس، بينما يستخرج المعلومات في نفس الوقت من المحادثات لبناء قاعدة معرفية منظمة مع رسوم بيانية للعلاقات المرئية. تتضمن المنصة نظام ذاكرة متعدد المستويات لاسترجاع السياق على المدى الطويل، ومحرك مكون إضافي للمهارات الديناميكية لتوسيع الوظائف، والقدرة على تنفيذ أوامر النظام عن بُعد. كما يدعم سير العمل متعدد الوسائط، مما يتيح تبادل الصور، والرسائل الصوتية، والملفات عبر قنوات اتصال مختلفة. يمكن إدارة المثيل من خلال وحدة تحكم ويب، أو واجهة أوامر قائمة على الطرفية، أو عبر أوامر شرطة مائلة داخل الدردشة.