# langfuse **Repository Path**: trusted-list/langfuse ## Basic Information - **Project Name**: langfuse - **Description**: 🪢 Open source LLM engineering platform: LLM Observability, metrics, evals, prompt management, playground, datasets. Integrates with OpenTelemetry, Langchain, OpenAI SDK, LiteLLM, and more. 🍊YC W23 - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: main - **Homepage**: https://langfuse.com/docs - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2026-03-13 - **Last Updated**: 2026-11-10 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README Langfuse by ClickHouse

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Langfuse 是一个 **开源 AI 工程平台**，专注于 **AI 代理评估与可观测性**。它是一个开放平台，覆盖你公司发起的每一次 AI 调用和团队构建的每一个代理：跟踪用量和成本，**追踪并评估** 代理，并利用生产数据打造更好的 AI。你可以使用 Langfuse Cloud，也可以在几分钟内 **自托管**；Langfuse 已在大规模场景中经过 **实战考验**。 观看项目的快速演示： Langfuse 概览视频 ## ✨ 核心特性 features - [AI 可观测性](https://langfuse.com/docs/observability/overview)：为你的应用添加埋点，并开始将追踪数据发送到 Langfuse，从而追踪 LLM 调用及应用中的其他相关逻辑（如检索、嵌入或代理操作）。检查并调试复杂日志及用户会话。基于 OpenTelemetry 构建。试试互动 [演示](https://langfuse.com/docs/demo) 看看效果。 - [提示管理](https://langfuse.com/docs/prompt-management/overview) 帮助你集中管理、版本控制并协作迭代提示。得益于服务器和客户端的高效缓存，你可以在不增加应用延迟的情况下迭代提示。[LLM 试玩平台](https://langfuse.com/docs/prompt-management/features/playground) 可用于测试提示和模型配置；当你在追踪中发现不理想的结果时，可以直接跳转到试玩平台进行迭代。 - [技能管理](https://langfuse.com/docs/skill-management/overview)（beta）为代理技能提供版本控制和标签：每个技能包含一个带有任务指令的 `SKILL.md` 以及可选的辅助文件。无需修改应用代码即可推广或回滚版本，并将技能版本与其产生的追踪关联起来。 - [评估](https://langfuse.com/docs/evaluation/overview) 是 AI 代理开发流程的关键环节，Langfuse 能够满足你的多样需求。它支持 LLM-as-a-judge、代码评估器、用户反馈收集、手动标注，以及通过 API/SDK 实现的自定义评估流程。使用 [数据集与实验](https://langfuse.com/docs/evaluation/experiments/datasets) 构建测试集和基准，用于部署前测试和持续改进。 - [AI 网关](https://langfuse.com/docs/gateway/overview)（beta）为你的组织提供一个统一的端点来调用各模型提供商。集中保管提供商凭证，为每个用户或服务账号发放网关密钥，集中审批模型，按用户、密钥和模型追踪 AI 支出，并将每次调用记录为 Langfuse 追踪。 - [指标与仪表板](https://langfuse.com/docs/metrics/overview)：通过 [自定义仪表板](https://langfuse.com/docs/metrics/features/custom-dashboards)、指标 API 和告警，从任意维度追踪延迟、成本和质量。 - [综合 API](https://langfuse.com/docs/api-and-data-platform/overview)：Langfuse 常被用来驱动定制化的 AI 工程工作流，并通过 API 使用 Langfuse 提供的构建模块。我们提供 OpenAPI 规范、Python 和 JS/TS 的类型化 SDK、[Langfuse CLI](https://langfuse.com/docs/api-and-data-platform/features/cli)，以及面向编码代理的 [Langfuse Agent Skill](https://langfuse.com/docs/api-and-data-platform/features/agent-skill)。 ## 📦 部署 Langfuse deploy ### Langfuse Cloud 由 Langfuse 团队管理的部署，提供慷慨的免费额度，无需信用卡。 **[注册 Langfuse Cloud →](https://langfuse.com/cloud)** ### 自托管 Langfuse 在你自己的基础设施上运行 Langfuse： - [Docker Compose](https://langfuse.com/self-hosting/deployment/docker-compose)：在 5 分钟内于你自己的机器或单台虚拟机上运行 Langfuse。该指南还介绍了如何配置 Docker 日志轮转，避免容器日志占满磁盘。 ```bash # 获取最新的 Langfuse 仓库副本 git clone --depth=1 https://github.com/langfuse/langfuse.git cd langfuse # 运行 Langfuse 的 docker compose docker compose up ``` - [Kubernetes（Helm）](https://langfuse.com/self-hosting/deployment/kubernetes-helm)：使用 Helm 在 Kubernetes 集群上运行 Langfuse。这是推荐的生产环境部署方式。 - Terraform 模板：[AWS](https://langfuse.com/self-hosting/deployment/aws)、[Azure](https://langfuse.com/self-hosting/deployment/azure)、[GCP](https://langfuse.com/self-hosting/deployment/gcp) - 社区维护：[Render](https://langfuse.com/self-hosting/deployment/render)、[Railway](https://langfuse.com/self-hosting/deployment/railway) 请参阅 [自托管文档](https://langfuse.com/self-hosting) 了解更多关于架构和配置选项的信息。 > [!TIP] > **正在自托管 Langfuse？** 订阅 [自托管更新列表](https://langfuse.com/self-hosting#subscribe)，通过邮件获取开源 Langfuse 的重要功能和新版本发布信息——仅限自托管更新，没有营销内容。 ## 🔌 集成 integrations Langfuse 基于 [OpenTelemetry](https://langfuse.com/integrations/native/opentelemetry) 构建，因此任何使用 OpenTelemetry 埋点的应用、框架或 Collector 都可以将追踪数据发送到 Langfuse。 ### 主要集成 | 集成 | 支持语言/平台 | 描述 | | ------------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | [OpenTelemetry](https://langfuse.com/integrations/native/opentelemetry) | 任意语言 | 从你的应用或 OpenTelemetry Collector 将 OTLP 追踪发送到 Langfuse 的 OpenTelemetry 端点。 | | [Langfuse AI 网关](https://langfuse.com/docs/gateway/overview)（beta） | 任意 OpenAI 或 Anthropic 客户端 | 通过一个端点路由模型调用，无需修改 SDK 或代码即可追踪每次调用、集中保管提供商密钥并追踪成本。 | | [SDK](https://langfuse.com/docs/observability/sdk/overview) | Python, JS/TS | 使用 SDK 进行手动埋点，实现完全的灵活性。 | | [OpenAI](https://langfuse.com/integrations/model-providers/openai-py) | Python, JS/TS | 通过直接替换 OpenAI SDK 实现自动埋点。 | | [LangChain & LangGraph](https://langfuse.com/integrations/frameworks/langchain) | Python, JS/TS | 通过向 LangChain 或 LangGraph 应用传入回调处理器实现自动埋点。 | | [LlamaIndex](https://langfuse.com/integrations/frameworks/llamaindex) | Python | 通过 LlamaIndex 回调系统实现自动埋点。 | | [Haystack](https://langfuse.com/integrations/frameworks/haystack) | Python | 通过 Haystack 内容追踪系统实现自动埋点。 | | [LiteLLM](https://langfuse.com/integrations/gateways/litellm) | Python, JS/TS（仅代理） | 允许使用任何 LLM 直接替代 GPT。支持 Azure、OpenAI、Cohere、Anthropic、Ollama、VLLM、Sagemaker、HuggingFace、Replicate（100+ LLMs）。 | | [Vercel AI SDK](https://langfuse.com/integrations/frameworks/vercel-ai-sdk) | JS/TS | 基于 TypeScript 的工具包，帮助开发者使用 React、Next.js、Vue、Svelte 和 Node.js 构建 AI 驱动的应用。 | | [Mastra](https://langfuse.com/integrations/frameworks/mastra) | JS/TS | 用于构建 AI 代理和多代理系统的开源框架。 | | [API](https://langfuse.com/docs/api-and-data-platform/features/public-api) | | 直接调用公共 API。提供 OpenAPI 规范。 | ### 与 Langfuse 集成的软件包 | 名称 | 类型 | 描述 | | ---------------------------------------------------------------------------------- | ------------- | --------------------------------------------------------------------------------------- | | [OpenAI Agents SDK](https://langfuse.com/integrations/frameworks/openai-agents) | 代理框架 | OpenAI 推出的轻量级框架，用于构建多代理工作流。 | | [Claude Agent SDK](https://langfuse.com/integrations/frameworks/claude-agent-sdk) | 代理框架 | Anthropic 的开源框架，用于构建可调用工具的代理，原生支持 MCP。 | | [Pydantic AI](https://langfuse.com/integrations/frameworks/pydantic-ai) | 代理框架 | 用于构建类型安全的生产级应用的 Python 代理框架。 | | [Google ADK](https://langfuse.com/integrations/frameworks/google-adk) | 代理框架 | Google 的开源代理开发工具包（Agent Development Kit），用于构建代理。 | | [Strands Agents](https://langfuse.com/integrations/frameworks/strands-agents) | 代理框架 | AWS 推出的开源 SDK，用于构建和运行 AI 代理。 | | [Spring AI](https://langfuse.com/integrations/frameworks/spring-ai) | 代理框架 | 用于在 Spring 生态中构建 AI 应用的 Java 框架。 | | [CrewAI](https://langfuse.com/integrations/frameworks/crewai) | 代理框架 | 多代理框架，用于实现代理之间的协作与工具调用。 | | [AutoGen](https://langfuse.com/integrations/frameworks/autogen) | 代理框架 | 用于构建分布式代理的开源 LLM 平台。 | | [smolagents](https://langfuse.com/integrations/frameworks/smolagents) | 代理框架 | 开源 AI 代理框架。 | | [Instructor](https://langfuse.com/integrations/frameworks/instructor) | 库 | 用于获取结构化 LLM 输出（JSON、Pydantic）的库。 | | [DSPy](https://langfuse.com/integrations/frameworks/dspy) | 库 | 系统性优化语言模型提示和权重的框架。 | | [Mirascope](https://langfuse.com/integrations/frameworks/mirascope) | 库 | 构建 LLM 应用的 Python 工具包。 | | [Ollama](https://langfuse.com/integrations/model-providers/ollama) | 模型（本地） | 在你的机器上轻松运行开源 LLM。 | | [Amazon Bedrock](https://langfuse.com/integrations/model-providers/amazon-bedrock) | 模型 | 在 AWS 上运行基础模型和微调模型。 | | [Flowise](https://langfuse.com/integrations/no-code/flowise) | 聊天/代理界面 | 基于 JS/TS 的无代码构建器，用于定制化 LLM 流程。 | | [Langflow](https://langfuse.com/integrations/no-code/langflow) | 聊天/代理界面 | 基于 Python 的 LangChain 用户界面，采用 react-flow 设计，提供便捷的实验与原型构建体验。 | | [Dify](https://langfuse.com/integrations/no-code/dify) | 聊天/代理界面 | 带有无代码构建器的开源 LLM 应用开发平台。 | | [OpenWebUI](https://langfuse.com/integrations/no-code/openwebui) | 聊天/代理界面 | 自托管的 LLM 聊天网页界面，支持包括自托管和本地模型在内的多种 LLM 运行器。 | | [LobeChat](https://langfuse.com/integrations/no-code/lobechat) | 聊天/代理界面 | 开源聊天机器人平台。 | | [Gradio](https://langfuse.com/integrations/other/gradio) | 聊天/代理界面 | 开源 Python 库，可用于构建类似聊天 UI 的网页界面。 | | [Promptfoo](https://langfuse.com/integrations/other/promptfoo) | 工具 | 开源 LLM 测试平台。 | | [Vapi](https://langfuse.com/integrations/no-code/vapi) | 平台 | 开源语音 AI 平台。 | | [Inferable](https://langfuse.com/integrations/frameworks/inferable) | 代理框架 | 构建分布式代理的开源 LLM 平台。 | | [Goose](https://langfuse.com/integrations/no-code/goose) | 代理 | Block 推出的开源 AI 代理，用于自动化工程任务。 | 完整的 100+ 集成列表请参阅 [集成概览](https://langfuse.com/integrations)。 ## 🚀 快速入门 为你的应用添加埋点，并开始将追踪数据发送到 Langfuse，从而记录 LLM 调用及应用中的其他相关逻辑（如检索、嵌入或代理操作）。检查并调试复杂日志及用户会话。 ### 🤖 代理式安装（推荐） 安装 [Langfuse Agent Skill](https://github.com/langfuse/skills)，让你的编码代理可以使用 Langfuse 的全部功能，然后让它为你的应用添加追踪： ```txt Install the Langfuse Agent Skill from github.com/langfuse/skills and use it to add tracing to this application with Langfuse following best practices. ``` 你也可以通过 [skills CLI](https://www.npmjs.com/package/skills)（`npx skills add langfuse/skills --skill "langfuse"`）或 [Langfuse Cursor 插件](https://cursor.com/marketplace/langfuse) 安装该技能。如果你的代理支持 MCP，请添加 [Langfuse Docs MCP 服务器](https://langfuse.com/docs/docs-mcp)（`https://langfuse.com/api/mcp`，无需认证），以便它在工作时查阅最新文档。详情请参阅 [入门指南](https://langfuse.com/docs/observability/get-started)。 ### 🛠️ 手动安装 #### 1️⃣ 创建新项目 1. [创建 Langfuse 账户](https://langfuse.com/cloud) 或 [自托管](https://langfuse.com/self-hosting) 2. 创建一个新项目 3. 在项目设置中创建新的 API 凭证 #### 2️⃣ 记录你的第一个 LLM 调用 使用 [`@observe()` 装饰器](https://langfuse.com/docs/observability/sdk/instrumentation#observe-wrapper) 可以轻松追踪任何 Python LLM 应用。在本快速入门中，我们还使用了 Langfuse 的 [OpenAI 集成](https://langfuse.com/integrations/model-providers/openai-py) 来自动捕获所有模型参数。 > [!TIP] > 不使用 OpenAI？请访问 [我们的文档](https://langfuse.com/docs/observability/get-started) 了解如何记录其他模型和框架。 ```bash pip install langfuse openai ``` ```bash filename=".env" LANGFUSE_SECRET_KEY="sk-lf-..." LANGFUSE_PUBLIC_KEY="pk-lf-..." LANGFUSE_BASE_URL="https://cloud.langfuse.com" # 🇪🇺 欧盟区域 # LANGFUSE_BASE_URL="https://us.cloud.langfuse.com" # 🇺🇸 美国区域 # LANGFUSE_BASE_URL="https://jp.cloud.langfuse.com" # 🇯🇵 日本区域 # LANGFUSE_BASE_URL="https://hipaa.cloud.langfuse.com" # ⚕️ HIPAA 区域 ``` ```python /@observe()/ /from langfuse.openai import openai/ filename="main.py" from langfuse import observe from langfuse.openai import openai # OpenAI 集成 @observe() def story(): return openai.chat.completions.create( model="gpt-4o", messages=[{"role": "user", "content": "What is Langfuse?"}], ).choices[0].message.content @observe() def main(): return story() main() ``` #### 3️⃣ 在 Langfuse 中查看追踪 在 Langfuse 中查看你的语言模型调用及其他应用逻辑。 example-trace-for-github _[Langfuse 中的公开示例追踪](https://cloud.langfuse.com/project/cloramnkj0002jz088vzn1ja4/traces/db22d0a442216b485abd83cc9df6d9ee)_ ## 💭 支持 查找问题答案： - 我们的 [文档](https://langfuse.com/docs) 是查找答案的最佳起点。内容全面，我们投入了大量时间进行维护。你也可以通过 GitHub 提出文档修改建议。 - [Langfuse 常见问题](https://langfuse.com/faq) 解答了最常见的问题。 - 使用 "[Ask AI](https://langfuse.com/docs/ask-ai)" 立即获取问题答案。 支持渠道： - **在 GitHub Discussions 的 [公共问答](https://github.com/orgs/langfuse/discussions/categories/support) 中提出任何问题。** 请尽量提供详细信息（如代码片段、截图、背景信息）以帮助我们理解你的问题。 - 在 GitHub Discussions 中 [提出功能请求](https://github.com/orgs/langfuse/discussions/categories/ideas)。 - 在 GitHub Issues 中 [报告 Bug](https://github.com/langfuse/langfuse/issues)。 - 对于时效性较强的问题，请通过应用内聊天小部件联系我们。 ## 🤝 贡献 欢迎你的贡献！ - 在 GitHub Discussions 中为 [想法](https://github.com/orgs/langfuse/discussions/categories/ideas) 投票。 - 提出并评论 [问题](https://github.com/langfuse/langfuse/issues)。 - 提交 PR —— 详情请参阅 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md)，了解如何搭建开发环境。 ## 🥇 许可证 除 `ee` 文件夹外，本仓库采用 MIT 许可证。详情请参阅 [LICENSE](LICENSE) 以及 [文档](https://langfuse.com/handbook/chapters/open-source)。 ## 依赖 我们使用 Docker 容器部署此代码库。镜像的构建方式（包括所用的基础镜像）请参阅 [web/Dockerfile](web/Dockerfile) 和 [worker/Dockerfile](worker/Dockerfile)。 ## ⭐️ 星标历史 Star History Chart ## ❤️ 使用 Langfuse 的开源项目 以下是使用 Langfuse Python 或 JS/TS SDK 的顶级开源项目，按星标数排名（[来源](https://github.com/langfuse/langfuse-docs/blob/main/components-mdx/dependents)）： | 仓库 | 星数 | | :------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | -----: | |   [Significant-Gravitas](https://github.com/Significant-Gravitas) / [AutoGPT](https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT) | 187903 | |   [langgenius](https://github.com/langgenius) / [dify](https://github.com/langgenius/dify) | 160407 | |   [langflow-ai](https://github.com/langflow-ai) / [langflow](https://github.com/langflow-ai/langflow) | 156333 | |   [bytedance](https://github.com/bytedance) / [deer-flow](https://github.com/bytedance/deer-flow) | 84985 | |   [cheaper-inference](https://github.com/cheaper-inference) / [OmniRoute](https://github.com/cheaper-inference/OmniRoute) | 84532 | |   [lobehub](https://github.com/lobehub) / [lobehub](https://github.com/lobehub/lobehub) | 83873 | |   [abi](https://github.com/abi) / [screenshot-to-code](https://github.com/abi/screenshot-to-code) | 81022 | |   [microsoft](https://github.com/microsoft) / [ai-agents-for-beginners](https://github.com/microsoft/ai-agents-for-beginners) | 78925 | |   [openai](https://github.com/openai) / [openai-cookbook](https://github.com/openai/openai-cookbook) | 76955 | |   [cline](https://github.com/cline) / [cline](https://github.com/cline/cline) | 71312 | |   [BerriAI](https://github.com/BerriAI) / [litellm](https://github.com/BerriAI/litellm) | 62709 | |   [run-llama](https://github.com/run-llama) / [llama_index](https://github.com/run-llama/llama_index) | 52806 | |   [LibreChat-AI](https://github.com/LibreChat-AI) / [LibreChat](https://github.com/LibreChat-AI/LibreChat) | 46745 | |   [volcengine](https://github.com/volcengine) / [OpenViking](https://github.com/volcengine/OpenViking) | 41535 | |   [HKUDS](https://github.com/HKUDS) / [LightRAG](https://github.com/HKUDS/LightRAG) | 40529 | |   [directus](https://github.com/directus) / [directus](https://github.com/directus/directus) | 38820 | |   [DayuanJiang](https://github.com/DayuanJiang) / [next-ai-draw-io](https://github.com/DayuanJiang/next-ai-draw-io) | 36683 | |   [onyx-dot-app](https://github.com/onyx-dot-app) / [onyx](https://github.com/onyx-dot-app/onyx) | 33212 | |   [labring](https://github.com/labring) / [FastGPT](https://github.com/labring/FastGPT) | 29994 | |   [mastra-ai](https://github.com/mastra-ai) / [mastra](https://github.com/mastra-ai/mastra) | 29335 | |   [vercel](https://github.com/vercel) / [ai](https://github.com/vercel/ai) | 27740 | |   [onlook-dev](https://github.com/onlook-dev) / [onlook](https://github.com/onlook-dev/onlook) | 27117 | |   [promptfoo](https://github.com/promptfoo) / [promptfoo](https://github.com/promptfoo/promptfoo) | 26836 | |   [kortix-ai](https://github.com/kortix-ai) / [CompanyOS](https://github.com/kortix-ai/CompanyOS) | 20378 | |   [gastownhall](https://github.com/gastownhall) / [gastown](https://github.com/gastownhall/gastown) | 18691 | |   [camel-ai](https://github.com/camel-ai) / [camel](https://github.com/camel-ai/camel) | 18010 | |   [suitenumerique](https://github.com/suitenumerique) / [docs](https://github.com/suitenumerique/docs) | 16967 | |   [Arindam200](https://github.com/Arindam200) / [awesome-ai-apps](https://github.com/Arindam200/awesome-ai-apps) | 16712 | |   [apify](https://github.com/apify) / [apify-mcp-server](https://github.com/apify/apify-mcp-server) | 14774 | |   [The-PR-Agent](https://github.com/The-PR-Agent) / [pr-agent](https://github.com/The-PR-Agent/pr-agent) | 14686 | |   [microsoft](https://github.com/microsoft) / [agent-framework](https://github.com/microsoft/agent-framework) | 14532 | |   [The-Pocket](https://github.com/The-Pocket) / [PocketFlow](https://github.com/The-Pocket/PocketFlow) | 11303 | |   [openai](https://github.com/openai) / [codex-security](https://github.com/openai/codex-security) | 11301 | |   [tambo-ai](https://github.com/tambo-ai) / [tambo](https://github.com/tambo-ai/tambo) | 11222 | |   [VoltAgent](https://github.com/VoltAgent) / [voltagent](https://github.com/VoltAgent/voltagent) | 10920 | |   [mcp-use](https://github.com/mcp-use) / [mcp-use](https://github.com/mcp-use/mcp-use) | 10846 | |   [yugabyte](https://github.com/yugabyte) / [yugabyte-db](https://github.com/yugabyte/yugabyte-db) | 10649 | |   [droidrun](https://github.com/droidrun) / [mobilerun](https://github.com/droidrun/mobilerun) | 9947 | |   [MervinPraison](https://github.com/MervinPraison) / [PraisonAI](https://github.com/MervinPraison/PraisonAI) | 9321 | |   [miurla](https://github.com/miurla) / [morphic](https://github.com/miurla/morphic) | 9275 | |   [plastic-labs](https://github.com/plastic-labs) / [honcho](https://github.com/plastic-labs/honcho) | 7944 | |   [raycast](https://github.com/raycast) / [extensions](https://github.com/raycast/extensions) | 7832 | |   [2FastLabs](https://github.com/2FastLabs) / [agent-squad](https://github.com/2FastLabs/agent-squad) | 7799 | |   [xerrors](https://github.com/xerrors) / [Yuxi](https://github.com/xerrors/Yuxi) | 7601 | |   [refly-ai](https://github.com/refly-ai) / [refly](https://github.com/refly-ai/refly) | 7547 | |   [crestalnetwork](https://github.com/crestalnetwork) / [intentkit](https://github.com/crestalnetwork/intentkit) | 6524 | |   [coleam00](https://github.com/coleam00) / [ottomator-agents](https://github.com/coleam00/ottomator-agents) | 5791 | |   [zenml-io](https://github.com/zenml-io) / [zenml](https://github.com/zenml-io/zenml) | 5635 | |   [colanode](https://github.com/colanode) / [colanode](https://github.com/colanode/colanode) | 5186 | |   [getzep](https://github.com/getzep) / [zep](https://github.com/getzep/zep) | 4989 | |   [langflow-ai](https://github.com/langflow-ai) / [openrag](https://github.com/langflow-ai/openrag) | 4671 | |   [JoshuaC215](https://github.com/JoshuaC215) / [agent-service-toolkit](https://github.com/JoshuaC215/agent-service-toolkit) | 4564 | |   [FlowElement-xinliuyuansu](https://github.com/FlowElement-xinliuyuansu) / [m_flow](https://github.com/FlowElement-xinliuyuansu/m_flow) | 4509 | |   [panaversity](https://github.com/panaversity) / [learn-agentic-ai](https://github.com/panaversity/learn-agentic-ai) | 4395 | |   [bragai](https://github.com/bragai) / [bRAG-langchain](https://github.com/bragai/bRAG-langchain) | 4196 | |   [strukto-ai](https://github.com/strukto-ai) / [mirage](https://github.com/strukto-ai/mirage) | 3763 | |   [awslabs](https://github.com/awslabs) / [agentcore-samples](https://github.com/awslabs/agentcore-samples) | 3512 | |   [ding113](https://github.com/ding113) / [claude-code-hub](https://github.com/ding113/claude-code-hub) | 3399 | |   [rpamis](https://github.com/rpamis) / [comet](https://github.com/rpamis/comet) | 3270 | |   [remix-project-org](https://github.com/remix-project-org) / [remix-project](https://github.com/remix-project-org/remix-project) | 3096 | |   [tsedio](https://github.com/tsedio) / [tsed](https://github.com/tsedio/tsed) | 3091 | |   [MetaMask](https://github.com/MetaMask) / [metamask-mobile](https://github.com/MetaMask/metamask-mobile) | 3080 | |   [pingcap](https://github.com/pingcap) / [autoflow](https://github.com/pingcap/autoflow) | 2979 | |   [wassim249](https://github.com/wassim249) / [fastapi-langgraph-agent-production-ready-template](https://github.com/wassim249/fastapi-langgraph-agent-production-ready-template) | 2726 | |   [Agent-Field](https://github.com/Agent-Field) / [agentfield](https://github.com/Agent-Field/agentfield) | 2644 | |   [suitenumerique](https://github.com/suitenumerique) / [meet](https://github.com/suitenumerique/meet) | 2468 | |   [YFGaia](https://github.com/YFGaia) / [dify-plus](https://github.com/YFGaia/dify-plus) | 2263 | |   [PrimeIntellect-ai](https://github.com/PrimeIntellect-ai) / [prime-rl](https://github.com/PrimeIntellect-ai/prime-rl) | 2215 | |   [TheSpaghettiDetective](https://github.com/TheSpaghettiDetective) / [obico-server](https://github.com/TheSpaghettiDetective/obico-server) | 1924 | |   [ai-hero-dev](https://github.com/ai-hero-dev) / [ai-hero](https://github.com/ai-hero-dev/ai-hero) | 1915 | |   [arabold](https://github.com/arabold) / [docs-mcp-server](https://github.com/arabold/docs-mcp-server) | 1856 | |   [trailofbits](https://github.com/trailofbits) / [buttercup](https://github.com/trailofbits/buttercup) | 1741 | |   [MLSysOps](https://github.com/MLSysOps) / [MLE-agent](https://github.com/MLSysOps/MLE-agent) | 1580 | |   [kodustech](https://github.com/kodustech) / [kodus-ai](https://github.com/kodustech/kodus-ai) | 1565 | |   [bugbasesecurity](https://github.com/bugbasesecurity) / [pentest-copilot](https://github.com/bugbasesecurity/pentest-copilot) | 1546 | |   [agentconnect-md](https://github.com/agentconnect-md) / [agentconnect](https://github.com/agentconnect-md/agentconnect) | 1514 | |   [TIGER-AI-Lab](https://github.com/TIGER-AI-Lab) / [TheoremExplainAgent](https://github.com/TIGER-AI-Lab/TheoremExplainAgent) | 1513 | |   [hashgraph-online](https://github.com/hashgraph-online) / [awesome-codex-plugins](https://github.com/hashgraph-online/awesome-codex-plugins) | 1508 | |   [Gsync](https://github.com/Gsync) / [jobsync](https://github.com/Gsync/jobsync) | 1493 | |   [inkeep](https://github.com/inkeep) / [agents](https://github.com/inkeep/agents) | 1490 | |   [zstar1003](https://github.com/zstar1003) / [ragflow-plus](https://github.com/zstar1003/ragflow-plus) | 1465 | |   [hotovo](https://github.com/hotovo) / [aider-desk](https://github.com/hotovo/aider-desk) | 1463 | |   [cline](https://github.com/cline) / [kanban](https://github.com/cline/kanban) | 1376 | |   [wanxingai](https://github.com/wanxingai) / [LightAgent](https://github.com/wanxingai/LightAgent) | 1245 | |   [FranciscoMoretti](https://github.com/FranciscoMoretti) / [chat-js](https://github.com/FranciscoMoretti/chat-js) | 1203 | |   [cognizant-ai-lab](https://github.com/cognizant-ai-lab) / [neuro-san-studio](https://github.com/cognizant-ai-lab/neuro-san-studio) | 1194 | |   [okou-ai](https://github.com/okou-ai) / [okou](https://github.com/okou-ai/okou) | 1162 | |   [alishobeiri](https://github.com/alishobeiri) / [thread-notebook](https://github.com/alishobeiri/thread-notebook) | 1106 | |   [openops-cloud](https://github.com/openops-cloud) / [openops](https://github.com/openops-cloud/openops) | 1081 | |   [dynamiq-ai](https://github.com/dynamiq-ai) / [dynamiq](https://github.com/dynamiq-ai/dynamiq) | 1073 | |   [trendy-design](https://github.com/trendy-design) / 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