로컬에서 모델 실행·학습·배포하는 데스크탑 앱
Local UI to run and train LLMs and diffusion models. Supports GGUF, MLX, Qwen3.8, DeepSeek-V4.1, MiniMax-H3, Gemma 4, FLUX and more.
Hot
68.0
★★★☆☆
무엇을 해결하나LLM, 확산, TTS 모델의 실행·학습·정제·내보내기 과정을 GUI와 파이프라인으로 통합해 복잡성을 줄인다.
누가 쓰면 좋나ML engineers, developers, and advanced hobbyists who want to run and iterate on modern open models locally with fewer setup steps. Teams that need private, self-hosted model workflows or a unified UI/CLI for training and deployment will find it useful.
왜 지금 뜨나강력한 오픈 모델 증가와 개인·로컬 배포 수요 확대로 주목받고 있다.
이 리포의 한 방A unified desktop + CLI app that runs and fine-tunes a wide set of modern LLMs, diffusion, and audio models locally with multi-hardware support and export formats.
발견 경로
트렌딩
모든 것이 플러그인인 에이전트 하니스
DeepSeek Harness: Everything is a Plugin.
Hot
71.0
★★★★☆
무엇을 해결하나에이전트 구성요소를 플러그인으로 분리해 재사용과 조립을 쉽게 하고 모델·도구·UI 통합을 단순화한다.
누가 쓰면 좋나Engineers and teams building or experimenting with AI agents who want modularity and a plugin ecosystem. Plugin authors who want a predictable runtime and discoverability for connectors and tools.
왜 지금 뜨나에이전트 수요 증가와 Cordis 기반 컴포지션 모델에 대한 관심으로 주목받고 있다.
이 리포의 한 방A true everything-as-a-plugin architecture that lets you compose agent capabilities at runtime using Cordis-style components.
발견 경로
워치리스트Watchlist 4 devs
멀티 공급자 LLM 에이전트 툴킷
AI agent toolkit: unified LLM API, agent loop, TUI, coding agent CLI
Hot
69.8
★★★☆☆
무엇을 해결하나여러 LLM 공급자를 단일 API로 통합하고, 툴 호출과 상태 관리를 제공하는 에이전트 런타임과 대화형 코딩 CLI/TUI를 제공합니다.
누가 쓰면 좋나Developers building LLM agents, coding assistants, or automation pipelines who need multi-provider support, runtime tool-calling, and an interactive CLI/TUI. Teams that want a packaged, auditable agent runtime with guidance for sandboxing and supply-chain controls will also benefit.
왜 지금 뜨나LLM 기반 에이전트 수요 증가와 배포·서플라이체인 안정성 요구로 주목받고 있습니다.
이 리포의 한 방A production-minded stack that unifies multi-provider LLMs with a tool-calling agent runtime and an interactive coding CLI/TUI.
발견 경로
트렌딩
설명 가능하고 감사 가능한 그래프 AI 인프라
Graph-Native Infrastructure for Context and Accountable AI Systems
Hot
66.8
★★★☆☆
무엇을 해결하나엔터프라이즈 데이터를 컨텍스트·지식 그래프로 변환하고 결정의 근거와 연관성(프로비넌스)을 기록해 규제·감사 요구를 충족한다.
누가 쓰면 좋나AI/ML platform teams, data and knowledge engineers, and compliance or risk teams in regulated or high-stakes domains who need auditable context and traceable decisions. Also useful for platform engineers who want a self-hosted, standards-based KG and provenance layer under agent stacks.
왜 지금 뜨나규제와 신뢰 수요 증가, 벡터 스토어의 불투명성 때문에 주목받고 있다.
이 리포의 한 방Provides graph-native decision provenance and deterministic reasoning across heterogeneous data with standards-based KG support.
발견 경로
트렌딩
휴대용 C/C++ 고성능 LLM 추론기
LLM inference in C/C++
Hot
65.1
★★★☆☆
무엇을 해결하나CPU·GPU 환경에서 의존성 적게 대규모 언어·비전 모델을 로컬에서 빠르게 실행합니다.
누가 쓰면 좋나Developers, researchers, and engineers who need portable, high-performance local inference or want to avoid cloud-only deployments. Also useful for edge/embedded use cases and performance testing across CPUs and GPUs.
왜 지금 뜨나로컬·프라이버시 수요와 하드웨어 가속 지원 확대로 주목받습니다.
이 리포의 한 방Runs LLMs and VLMs efficiently across CPUs and GPUs with minimal dependencies, including quantized and hybrid CPU+GPU execution.
발견 경로
Reddit
사양 기반 개발 툴킷
💫 Toolkit to help you get started with SDD or any other process!
Hot
64.1
★★★☆☆
무엇을 해결하나AI 코딩 에이전트와 함께 실행 가능한 사양을 만들고 구현 의도와 코드 간의 불일치를 줄입니다.
누가 쓰면 좋나Teams and engineering leaders adopting AI coding assistants who need repeatable specification-driven workflows, governance, and integrations. Individual developers who want structured prompts, task breakdowns, and a CLI-backed project scaffold can also benefit.
왜 지금 뜨나AI 코딩 도구 확산과 대규모 커뮤니티·GitHub 지원으로 채택이 급증하고 있습니다.
이 리포의 한 방An extensible, opinionated spec-driven workflow that integrates multiple AI coding agents via a CLI and community-maintained presets and bundles.
발견 경로
트렌딩
원클릭 배포 가능한 다중 에이전트 수업 플랫폼
Open Multi-Agent Interactive Classroom — Get an immersive, multi-agent learning experience in just one click
Hot
64.0
★★★☆☆
무엇을 해결하나여러 LLM과 UI, 저장소, 내보내기를 통합해 인터랙티브한 교육 세션을 빠르게 만들고 운영할 수 있게 한다.
누가 쓰면 좋나EdTech developers, researchers, and teams building interactive learning experiences or training flows that require multiple cooperating LLM agents, content export, and persistent session state. Also useful for labs prototyping multi-agent instructional workflows.
왜 지금 뜨나LLM 기반 멀티에이전트 수업 수요 증가와 쉬운 배포·통합 지원 때문.
이 리포의 한 방An end-to-end open-source stack that runs multi-agent, interactive classrooms with one-click deploy, persistent server storage, and an SDK for integration.
발견 경로
트렌딩
사내용 오픈소스 로우코드 앱 플랫폼
ToolJet is the open-source foundation of ToolJet AI - the enterprise app generation platform for building internal tools, dashboard, business applications, workflows and AI agents 🚀
Hot
62.5
★★★☆☆
무엇을 해결하나시각적 빌더와 커넥터로 내부 대시보드·관리 도구·워크플로우 개발을 빠르게 해줍니다.
누가 쓰면 좋나Backend and frontend engineers, ops, BI and product teams who need to ship internal admin UIs, dashboards, or lightweight workflows and want a self-hosted, extensible platform. Evaluate the AGPL-3.0 license before embedding or redistributing parts inside proprietary hosted services.
왜 지금 뜨나로우코드 수요와 자체 호스팅·AI 기능 확대로 주목받습니다.
이 리포의 한 방A full-featured, self-hostable low-code platform with a visual builder, 80+ connectors, and JS/Python extensibility.
발견 경로
트렌딩
14MB 크기 온디바이스 LLM
Automation foundation model for tiny devices: 2-bit, 8-29 MB, tool calls, ASR, structured extraction and embeddings on phones, wearables, smart homes, robots, cars and microcontrollers.
Hot
61.8
★★★☆☆
무엇을 해결하나작은 장치에서 툴 호출과 구조화된 추출을 로컬로 실행하고 단일 14MB 바이너리로 배포·메모리 부담을 줄입니다.
누가 쓰면 좋나Developers building mobile, embedded, IoT, or robotics applications that need offline, low-RAM language capabilities and deterministic tool-calling. Also useful for teams wanting quick LoRA fine-tuning and a single-file deployable model.
왜 지금 뜨나온디바이스 AI와 고효율 양자화에 대한 수요 증가로 주목받고 있습니다.
이 리포의 한 방A full conversational agent and tool-calling stack compressed into a single 14MB engine that runs a session in ~28MB RAM.
발견 경로
트렌딩워치리스트Watchlist 1 devs
모든 소프트웨어를 에이전트용 CLI로 변환
"CLI-Anything: Making ALL Software Agent-Native" -- CLI-Hub: https://clianything.cc/
Hot
61.6
★★★☆☆
무엇을 해결하나기존 앱을 표준화된 CLI로 래핑해 AI 에이전트로 자동화할 수 있게 한다.
누가 쓰면 좋나AI/automation engineers, platform integrators, and developers building agent-driven workflows who need repeatable programmatic access to existing software. Researchers and teams that run multi-agent orchestration or tool-using LLM systems will also benefit.
왜 지금 뜨나에이전트 자동화 수요 증가와 활발한 커뮤니티·허브로 주목받고 있다.
이 리포의 한 방A community-backed framework plus registry that generates and publishes CLI adapters so AI agents can reliably control a wide range of real software.
발견 경로
트렌딩
Nothing matches those filters.