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微软开发的 AI 编程框架：功能强大、编排简单 | 开源日报 No.345_AI阅读总结 — 包阅AI

by baoyueai

包阅导读总结

1. 关键词：AI 编程框架、命令运行器、大模型开发、机器人臂、虚拟人视频生成

2. 总结：文本介绍了微软开发的 AI 编程框架 autogen 及其他开源项目，包括命令运行器 just、大模型应用开发教程 llm-universe、低成本机器人臂项目 low_cost_robot 和虚拟人视频生成框架 MuseV 的相关信息。

3. 主要内容：

– 微软开发的 AI 编程框架 autogen：

– 用于代理人 AI 的编程框架

– 可在不同模式下运行

– 简化复杂 LLM 工作流程的编排等

– 由多所高校和微软合作推动

– casey/just：

– 命令运行器

– 可保存和运行特定命令

– 支持多系统，无需额外依赖项

– 能静态解析错误

– datawhalechina/llm-universe：

– 面向小白开发者的大模型应用开发教程

– 兼具统一性与拓展性

– AlexanderKoch-Koch/low_cost_robot：

– 低成本机器人臂项目

– 可构建控制机械臂

– 使用特定舵机和适配板

– TMElyralab/MuseV：

– 基于扩散的虚拟人视频生成框架

– 兼容稳定扩散生态系统

– 支持多参考图片技术

思维导图：

文章地址：https://mp.weixin.qq.com/s/8iWIcJCASshbGiUr60lXLg

文章来源：mp.weixin.qq.com

作者：帅比柒

发布时间：2024/8/30 16:16

语言：中文

总字数：797字

预计阅读时间：4分钟

评分：89分

标签：AI编程框架,开源项目,大模型应用,低成本机器人,视频生成框架

以下为原文内容

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microsoft/autogenhttps://github.com/microsoft/autogen

Stars: 29.9k License: CC-BY-4.0

autogen 是一个用于代理人 AI 的编程框架。该项目的主要功能、关键特性和核心优势包括：

  • 可以在不同模式下运行，包括使用组合的 LLM 模型、人类输入和工具
  • 简化了复杂 LLM 工作流程的编排、自动化和优化过程
  • 提供了各种复杂度的工作系统示例，涵盖不同领域和应用场景，展示了如何轻松支持多样化的对话模式
  • 提供增强版 LLM 推断功能，包括 API 统一性能提升、缓存等实用工具

该项目由 Microsoft、Penn State University 和 University of Washington 的研究合作推动。

casey/justhttps://github.com/casey/just

Stars: 19.5k License: CC0-1.0

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just 是一个命令运行器。

  • 可以保存和运行项目特定的命令，称为 recipes。
  • recipes 存储在名为 justfile 的文件中，语法受 make 启发。
  • 支持 Linux、MacOS 和 Windows，并且无需额外依赖项。
  • 静态解析错误，在任何东西运行之前报告未知 recipes 和循环依赖关系。

datawhalechina/llm-universehttps://github.com/datawhalechina/llm-universe

Stars: 4.2k License: NOASSERTION

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llm-universe 是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程。该项目旨在帮助没有算法基础的小白通过一个课程完成大模型开发的基础入门，主要功能和优势包括：

  • 兼具统一性与拓展性，支持不同 LLM API 调用，并提供自定义项目扩展内容

AlexanderKoch-Koch/low_cost_robothttps://github.com/AlexanderKoch-Koch/low_cost_robot

Stars: 2.9k License: MIT

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low_cost_robot 是一个低成本机器人臂项目。

  • 可以构建第二个领导者机械臂来控制另一个跟随者机械臂
  • 使用 Dynamixel XL430 和 Dynamixel XL330 舵机
  • 使用较便宜的适配板连接舵机到计算机，而非昂贵高延迟的 U2D2 适配器板

TMElyralab/MuseVhttps://github.com/TMElyralab/MuseV

Stars: 2.3k License: NOASSERTION

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MuseV 是基于扩散的虚拟人视频生成框架，支持使用新颖的视觉条件并行去噪方案进行无限长度生成。该项目主要功能和优势包括：

  • 兼容稳定扩散生态系统，包括 base_model、lora、controlnet 等。
  • 支持多参考图片技术，包括 IPAdapter、ReferenceOnly、ReferenceNet 和 IPAdapterFaceID。