mem0 是为 AI agent 和各类应用提供持久记忆的基础设施，解决对话上下文无法跨会话保留的问题。它用 Python 编写，遵循 Apache-2.0 许可。最典型的用法是接入 RAG 流程，让 agent 记住用户偏好与历史交互，下次对话直接调用，无需重复交代背景。
The Memory Layer for AI Agents - Drop-in memory infrastructure for AI agents and apps. Context that persists. Built for production.
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这是一个收录百余个 AI Agent、Agent Skills 与 RAG 应用的开源合集，帮开发者跳过从零搭建的环节，直接找到可运行的示例代码。最典型的用法是想做检索增强问答时，从里面挑一个 RAG 项目，读代码、跑通流程，再按自己的数据改造。
PaddleOCR 是一个轻量级 OCR 工具包，把图片和 PDF 转成结构化数据，为 LLM 与 RAG 流程补上文档解析这一环。它支持百余种语言，典型场景是批量解析扫描件、报表等文档，输出可检索的文本喂给下游检索增强。
Crawl4AI 是面向 LLM 与 AI agent 的开源爬虫和抓取工具，把任意网站转成干净、可直接喂给模型的 Markdown，省去自己清洗 HTML 的麻烦。构建 RAG 知识库时，用它批量抓取文档站点，输出的内容可直接切分入库。
hermes-agent 是一个 Python 编写的大语言模型 agent 框架，用来把 prompt、工具调用和 workflow 串起来，帮开发者快速搭出能自主完成任务的智能体。最典型的用法是接入自己的 LLM，让它调用本地 CLI 或外部 SDK 执行多步操作，省去手写调度逻辑。
MarkItDown 是一个 Python 工具，把各类文件与 Office 文档转成 Markdown，方便喂给 LLM 使用。典型场景是搭建 RAG 或文档问答时，先用它把 PDF、Word、Excel 等原始资料统一转成 Markdown，再交给后续的 workflow 处理。
AutoGPT 是一个 Python 开源平台，让每个人都能用上并基于大语言模型构建 AI 应用。它把任务拆解、工具调用和记忆串成可复用的 workflow，用来搭建能自主完成多步任务的 agent。典型用法是给它一个目标，让它自己规划步骤、调用工具并迭代执行，比如自动搜集资料并整理成报告。
