🧠 港大实验室开源了一套 agent 骨架,自带一个能直接干活的 agent,叫 Ohmo。
GitHub 已经 14.3k star,出自香港大学数据智能实验室 HKUDS,就是做 LightRAG 那个团队,硬背书。
自己从零搭一个能用的 agent,光是把记忆、工具调用、多步任务调度这些底座拼起来就够折腾一星期。
OpenHarness 把这套骨架给你搭好了,你想要一个能读文件、能联网、能记住你偏好的 agent,装上就能跑,不用再自己造轮子。
想认真研究 agent 到底怎么工作、又不想被复杂框架劝退的,这个是很好的起点。
想学 agent 内部原理,读它的代码比读十篇博客强的多。
GitHub:
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现在的 AI agent 单兵很能打,可一旦想让团队用起来就散了:强 agent 困在某个人终端里别人看不见,换个 runtime 上下文从头重建,凭据/工具调用/对外动作没地方审,跨天任务没人接力。港大 HKUDS 刚开源的 AgentSpace 给的解法是别把 agent 当工具,当「数字员工」来管。
它是一套「飞书式」的人机协同工作空间,每个 agent 都有 role、owner、技能和权限边界;人类管方向和授权,agent 管协调和执行。四块拼到一起看:
调度靠 AgentRouter,把 Claude Code、Codex、OpenClaw、Hermes 这些 CLI 的事件、session、工具审批、诊断归一成一套执行契约,同一个 agent 不重建,自动给每个任务挑最合适的 runtime(Gemini/OpenCode/NanoBot 走 legacy 模式兜底)。
能力上有「数字员工看板」,把藏在私人账号里的 agent 变成组织资产,role/skills/knowledge/runtime 绑定全可见,能借用、能申请,owner 和 admin 双重审批。协作上 agent 跨 channel、私聊、inbox、文档、任务板干活,高风险动作进 TabTabTab 式人工审批门,人审批的同时 agent 继续推进。治理上有一整套权限控制平面,成员、channel、runtime grant、daemon token、文档、Google Workspace OAuth 委派统一治理,还能诊断「权限漂移」。
工程也很扎实:独立打包的 remote daemon 默认给 12 小时 task timeout 专门扛跨天任务,托管和自托管两种部署零功能差,TypeScript monorepo 约 15.5 万行,Apache 2.0。
说到底它解决的不是「让 agent 更聪明」,而是让一群 agent 在有边界、有记录、有 owner 的操作面上,跟人一起把真实工作做完。
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传统的 RAG 检索在遇到跨文档复杂推理时,表现往往像个只看关键词的机械硬盘。港大团队开源的 LightRAG 直接打爆了传统方案,用轻量知识图谱把大模型检索速度和准确率拉到了顶级。
项目来自港大 HKUDS 实验室,拿下了 EMNLP 2025 顶会。GitHub 狂揽 38k+ Star,采用 MIT 开源协议。
图谱+向量双引擎: 自动提炼实体和关系构建知识图谱,复杂问题不再漏答。
检索速度极快: 相比微软 GraphRAG,Token 消耗降了几个数量级,速度翻倍。
增量实时更新: 新增文档直接增量融合,不需要每次都重新建库。
多模态与全能模式: 支持 PDF、表格、图片解析,还提供局部/全局/混合 5 种查询模式。
🔗 项目链接:
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AI 剪视频终于开始像个真正的剪辑师了。
以前做一个视频,得在字幕、剪辑、配音、素材生成几个工具之间来回切。
现在有人直接把这些能力塞进了一个 Agent 框架。
最近在 GitHub 上发现 HKUDS 开源的 VideoAgent,目标就是让 AI 自己理解视频、规划流程、调用工具,完成剪辑、总结、改编甚至重新创作。
GitHub:
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卧槽兄弟们!
AI视频剪辑终于有救了!!
以前做个视频,理解内容、剪辑、生成新素材,得开仨四个工具来回倒腾,现在直接塞进一个智能体框架里全干了!
HKUDS团队搞的 VideoAgent,思路就一个:
让AI自己看视频、自己剪、自己生成,你动动嘴它就动手!
先不说到底好不好用,但这方向绝对是大家想要的!
谁还愿意一帧一帧手动抠啊?别手动了!
开源的,白嫖党福音!感兴趣的赶紧拉下来自己跑跑看!
你怎么看呢?
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老阿姨一枚了,身材还能好到哪儿呀~都说想看我身材,满足你们哈哈。
🎼 太强了,YuE2 这个开源项目能根据你给的歌词和风格,直接生成带人声和伴奏的完整歌曲。
GitHub 上已经 7000 多 star,背后是 HKUST、M-A-P、NYU、Stanford 等一票机构合作搞出来的。
以前想做一首自己的歌,要么得会编曲、要么去 Suno 这类平台按月订阅。YuE2 把这事搬到了开源模型上:给它一段歌词加一句风格描述,它先规划出旋律和和弦,再生成人声加伴奏的立体声成品,还能零样本翻唱、用对话的方式让它改编。
在 WildSongBench 这个音乐生成评测里,YuE2 的 best-of-8 设置拿到了所有参评方案里的最高分,一起比的还有 Suno、Mureka 这些。
想自己捣鼓音乐又不想被订阅绑住的,可以蹲一个。
GitHub:
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