provenance
本站收录 10 个带「provenance」标签的 AI 开源项目
semantica以图为核心的 AI 基础设施，致力于为上下文管理与可问责 AI 系统提供支撑。通过知识图谱表达实体关系与上下文，为智能体提供结构化、可追溯的推理依据，在需要透明★ 13,971
bernsteinBernstein 是一个开源的 AI 智能体治理与编排框架，用声明式方式定义规则，由框架强制执行并生成可验证、可回放的执行记录。它解决的是多智能体系统在生产环★ 1,224
OpenRathOpenRath 是一个开源的、类似 PyTorch 风格的运行时，用于构建动态多智能体（multi-agent）和多会话（multi-session）工作流。★ 962
factcircuitFactCircuit 是一个面向事实核查与 LLM 评测的开源验证框架，核心是把「声明-证据」验证过程做成可审计的闭环。它针对大模型事实核查中证据来源不可追溯★ 632
chainloopChainloop 是一套面向 AI 编码代理与 CI/CD 流水线的可验证治理基础设施。它解决的核心问题是：当 AI 代理自动改代码、自动提交、自动发布时，如★ 584
brain0brain0 是一个用 Rust 编写的本地优先命令行工具，定位为“AI 编写代码的黑匣子”。它被动地记录 AI 编码代理（如 Claude、Cursor 等）★ 322
statewavestatewave 是一个面向 AI 智能体的开源记忆运行时，旨在解决智能体长期记忆的可靠性和可复现性问题。它摒弃了传统的查询时检索（query-time re★ 279
FlownessFlowness 是一个以工作为中心（work-centered）的智能体软件工程运行时。它解决的核心问题是：在复杂的智能体工作流中，工作本身（如任务、数据、状★ 107
FABULA-LLM-5FABULA-LLM-5 是一个面向本地小模型的智能体运行框架，旨在让小型本地模型也能完成复杂任务，并通过引擎而非提示词来强制保证任务完成。它引入门控、回卷、裁★ 82
emememem 是一个用 Rust 编写的智能体记忆工具，旨在将物理世界的观察数据转化为经过签名的记忆令牌。它解决了长期运行的 AI 智能体在上下文压缩、任务交接或模★ 67