[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-MLSysOps--MLE-agent":3,"tool-MLSysOps--MLE-agent":64},[4,17,27,35,43,56],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":16},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,3,"2026-04-05T11:01:52",[13,14,15],"开发框架","图像","Agent","ready",{"id":18,"name":19,"github_repo":20,"description_zh":21,"stars":22,"difficulty_score":23,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":16},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",138956,2,"2026-04-05T11:33:21",[13,15,26],"语言模型",{"id":28,"name":29,"github_repo":30,"description_zh":31,"stars":32,"difficulty_score":23,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":16},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107662,"2026-04-03T11:11:01",[13,14,15],{"id":36,"name":37,"github_repo":38,"description_zh":39,"stars":40,"difficulty_score":23,"last_commit_at":41,"category_tags":42,"status":16},3704,"NextChat","ChatGPTNextWeb\u002FNextChat","NextChat 是一款轻量且极速的 AI 助手，旨在为用户提供流畅、跨平台的大模型交互体验。它完美解决了用户在多设备间切换时难以保持对话连续性，以及面对众多 AI 模型不知如何统一管理的痛点。无论是日常办公、学习辅助还是创意激发，NextChat 都能让用户随时随地通过网页、iOS、Android、Windows、MacOS 或 Linux 端无缝接入智能服务。\n\n这款工具非常适合普通用户、学生、职场人士以及需要私有化部署的企业团队使用。对于开发者而言，它也提供了便捷的自托管方案，支持一键部署到 Vercel 或 Zeabur 等平台。\n\nNextChat 的核心亮点在于其广泛的模型兼容性，原生支持 Claude、DeepSeek、GPT-4 及 Gemini Pro 等主流大模型，让用户在一个界面即可自由切换不同 AI 能力。此外，它还率先支持 MCP（Model Context Protocol）协议，增强了上下文处理能力。针对企业用户，NextChat 提供专业版解决方案，具备品牌定制、细粒度权限控制、内部知识库整合及安全审计等功能，满足公司对数据隐私和个性化管理的高标准要求。",87618,"2026-04-05T07:20:52",[13,26],{"id":44,"name":45,"github_repo":46,"description_zh":47,"stars":48,"difficulty_score":23,"last_commit_at":49,"category_tags":50,"status":16},2268,"ML-For-Beginners","microsoft\u002FML-For-Beginners","ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程，旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周，包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验，内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程，有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。\n\n无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员，还是对人工智能充满好奇的普通爱好者，都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解，还强调动手实践，让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持，通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本，极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外，项目采用开源协作模式，社区活跃且内容持续更新，确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路，ML-For-Beginners 将是理想的起点。",84991,"2026-04-05T10:45:23",[14,51,52,53,15,54,26,13,55],"数据工具","视频","插件","其他","音频",{"id":57,"name":58,"github_repo":59,"description_zh":60,"stars":61,"difficulty_score":10,"last_commit_at":62,"category_tags":63,"status":16},3128,"ragflow","infiniflow\u002Fragflow","RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成（RAG）引擎，旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体（Agent）能力相结合，不仅支持从各类文档中高效提取知识，还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。\n\n在大模型应用中，幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构（如表格、图表及混合排版），显著提升了信息检索的准确度，从而有效减少模型“胡编乱造”的现象，确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步，使系统不仅能回答问题，还能自主规划步骤解决复杂问题。\n\n这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统，还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者，都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口，既降低了非算法背景用户的上手门槛，也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目，它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。",77062,"2026-04-04T04:44:48",[15,14,13,26,54],{"id":65,"github_repo":66,"name":67,"description_en":68,"description_zh":69,"ai_summary_zh":69,"readme_en":70,"readme_zh":71,"quickstart_zh":72,"use_case_zh":73,"hero_image_url":74,"owner_login":75,"owner_name":76,"owner_avatar_url":77,"owner_bio":78,"owner_company":79,"owner_location":79,"owner_email":79,"owner_twitter":79,"owner_website":79,"owner_url":80,"languages":81,"stars":97,"forks":98,"last_commit_at":99,"license":100,"difficulty_score":23,"env_os":101,"env_gpu":102,"env_ram":103,"env_deps":104,"category_tags":111,"github_topics":112,"view_count":23,"oss_zip_url":79,"oss_zip_packed_at":79,"status":16,"created_at":119,"updated_at":120,"faqs":121,"releases":151},3763,"MLSysOps\u002FMLE-agent","MLE-agent","🤖 MLE-Agent: Your intelligent companion for seamless AI engineering and research. 🔍 Integrate with arxiv and paper with code to provide better code\u002Fresearch plans 🧰 OpenAI, Anthropic, Gemini, Ollama, etc supported. :fireworks: Code RAG","MLE-Agent 是一款专为机器学习工程师和研究人员打造的智能编程助手，旨在让 AI 工程开发与科研工作变得更加流畅高效。它不仅仅是一个代码生成器，更是一位能独立完成任务的“结对编程”伙伴。\n\n面对从零构建模型基线困难、复现前沿论文代码耗时以及调试过程繁琐等痛点，MLE-Agent 能够根据用户需求自动构建 ML\u002FAI 基线方案，甚至能独立参与 Kaggle 竞赛并完成端到端任务。其独特之处在于深度集成了 Arxiv 和 Papers with Code 数据库，能主动检索最新论文与最佳实践来优化代码计划；同时具备智能调试能力，通过“调试器 - 编码器”的自动交互确保持续产出高质量代码。此外，它还支持代码检索增强生成（Code RAG），并能自动生成项目周报。\n\n该工具特别适合希望提升研发效率的 AI 开发者、数据科学家及学术研究人员使用。无论是需要快速验证想法的工程师，还是追求复现 SOTA 方法的研究者，都能通过其友好的命令行界面，获得个性化的技术建议与全流程支持，从而将更多精力聚焦于核心创新而非重复性劳动。","\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Ch1 align=\"center\">MLE-Agent: Your intelligent companion for seamless AI engineering and research.\u003C\u002Fh1>\n\u003Cimg alt=\"kaia-llama\" height=\"200px\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FMLSysOps_MLE-agent_readme_f747d1c3aa5d.webp\">\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftrendshift.io\u002Frepositories\u002F11658\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FMLSysOps_MLE-agent_readme_4cc089988f35.png\" alt=\"MLSysOps%2FMLE-agent | Trendshift\" style=\"width: 250px; height: 200px;\" width=\"250\" height=\"200px\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\u003Cp align=\"center\">:love_letter: Fathers' love for Kaia :love_letter:\u003C\u002Fp>\n\n![](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Factions\u002Fworkflows\u002Flint.yml\u002Fbadge.svg)\n![](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Factions\u002Fworkflows\u002Ftest.yml\u002Fbadge.svg)\n![PyPI - Version](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Fmle-agent)\n[![Downloads](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FMLSysOps_MLE-agent_readme_82c877177775.png)](https:\u002F\u002Fpepy.tech\u002Fproject\u002Fmle-agent)\n![GitHub License](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Flicense\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent)\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002Fd9vcY7PA8Z\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDiscord-Join%20Us-purple?logo=discord&logoColor=white&style=flat\" alt=\"Join our Discord community\">\u003C\u002Fa>\n\n[📚 Docs](https:\u002F\u002Fmle-agent-site.vercel.app\u002F) |\n[🐞 Report Issues](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fissues\u002Fnew) |\n👋 Join us on \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002Fd9vcY7PA8Z\" target=\"_blank\">Discord\u003C\u002Fa>\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## Overview\n\nMLE-Agent is designed as a pairing LLM agent for machine learning engineers and researchers. It is featured by:\n\n- 🤖 Autonomous Baseline: Automatically builds ML\u002FAI baselines and solutions based on your requirements.\n- 🏅End-to-end ML Task: Participates in Kaggle competitions and completes tasks independently.\n- 🔍 [Arxiv](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002F) and [Papers with Code](https:\u002F\u002Fpaperswithcode.com\u002F) Integration: Access best practices\n  and state-of-the-art methods.\n- 🐛 Smart Debugging: Ensures high-quality code through automatic debugger-coder interactions.\n- 📂 File System Integration: Organizes your project structure efficiently.\n- 🧰 Comprehensive Tools Integration: Includes AI\u002FML functions and MLOps tools for a seamless workflow.\n- ☕ Interactive CLI Chat: Enhances your projects with an easy-to-use chat interface.\n- 🧠 Smart Advisor: Provides personalized suggestions and recommendations for your ML\u002FAI project.\n- 📊 Weekly Report: Automatically generates detailed summaries of your weekly works.\n\n|Workflow|Agent|\n|:--:|:--:|\n|\u003Cimg width=\"726\" alt=\"Screenshot 2025-06-18 at 2 54 55 PM\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FMLSysOps_MLE-agent_readme_e018a671fa3a.png\" \u002F>|\u003Cimg width=\"728\" alt=\"Screenshot 2025-06-18 at 2 55 04 PM\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FMLSysOps_MLE-agent_readme_a357bbb50b19.png\" \u002F>|\n\n## Video Demo\n\nhttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002Fdac7be90-c662-4d0d-8d3a-2bc4df9cffb9\n\n## Milestones\n\n- :rocket: 09\u002F24\u002F2024: Release the `0.4.2` with enhanced `Auto-Kaggle` mode to complete an end-to-end competition with minimal effort.\n- :rocket: 09\u002F10\u002F2024: Release the `0.4.0` with new CLIs like `MLE report`, `MLE kaggle`, `MLE integration` and many new\n  models like `Mistral`.\n- :rocket: 07\u002F25\u002F2024: Release the `0.3.0` with huge refactoring, many integrations, etc. (v0.3.0)\n- :rocket: 07\u002F11\u002F2024: Release the `0.2.0` with multiple agents interaction (v0.2.0)\n- 👨‍🍼 **07\u002F03\u002F2024: Kaia is born**\n- :rocket: 06\u002F01\u002F2024: Release the first rule-based version of MLE agent (v0.1.0)\n\n## Get started\n\n### Installation\n\n#### From PyPI\n\n```bash\n# With pip:\npip install -U mle-agent\n\n# With uv:\nuv pip install -U mle-agent\n```\n\n#### From source\n\n\u003Col>\n\u003Cli>Clone the repo\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent.git\ncd MLE-agent\n```\n\u003C\u002Fli>\n\n\u003Cli> Create & activate a virtual env\n\n```bash\nuv venv .venv\nsource .venv\u002Fbin\u002Factivate      # Linux\u002FmacOS\n```\n\n\u003Cli> Editable install\n\n```bash\npip install -e .               # or: pip install -e .\n```\n\n\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\n### Usage\n\n```bash\nmle new \u003Cproject name>\n```\n\nAnd a project directory will be created under the current path, you need to start the project under the project\ndirectory.\n\n```bash\ncd \u003Cproject name>\nmle start\n```\n\nYou can also start an interactive chat in the terminal under the project directory:\n\n```bash\nmle chat\n```\n\n## Use cases\n\n### 🧪 Prototype an ML Baseline\n\nMLE agent can help you prototype an ML baseline with the given requirements, and test the model on the local machine.\nThe requirements can be vague, such as \"I want to predict the stock price based on the historical data\".\n\n```bash\ncd \u003Cproject name>\nmle start\n```\n\n### :bar_chart: Generate Work Report\n\nMLE agent can help you summarize your weekly report, including development progress, communication notes, reference, and\nto-do lists.\n\n#### Mode 1: Web Application to Generate Report from GitHub\n\n```bash\ncd \u003Cproject name>\nmle report\n```\n\nThen, you can visit http:\u002F\u002Flocalhost:3000\u002F to generate your report locally.\n\n#### Mode 2: CLI Tool to Generate Report from Local Git Repository\n```bash\ncd \u003Cproject name>\nmle report-local --email=\u003Cgit email> --start-date=YYYY-MM-DD --end-date=YYYY-MM-DD \u003Cpath_to_git_repo>\n```\n\n- `--start-date` and `--end-date` are optional parameters. If omitted, the command will generate a report for the default date range of the last 7 days.\n- Replace `\u003Cgit email>` with your Git email and `\u003Cpath_to_git_repo>` with the path to your local Git repository.\n\n### :trophy: Start with Kaggle Competition\n\nMLE agent can participate in Kaggle competitions and finish coding and debugging from data preparation to model training\nindependently. Here is the basic command to start a Kaggle competition:\n\n```bash\ncd \u003Cproject name>\nmle kaggle\n```\n\nOr you can let the agents finish the Kaggle task without human interaction if you have the dataset and submission file\nready:\n\n```bash\ncd \u003Cproject name>\nmle kaggle --auto \\\n--datasets \"\u003Cpath_to_dataset1>,\u003Cpath_to_dataset2>,...\" \\\n--description \"\u003Cdescription_file_path_or_text>\" \\\n--submission \"\u003Csubmission_file_path>\" \\\n--sub_example \"\u003Csubmission_example_file_path>\" \\ \n--comp_id \"\u003Ccompetition_id>\"\n```\n\nPlease make sure you have joined the competition before running the command. For more details, see the [MLE-Agent Tutorials](https:\u002F\u002Fmle-agent-site.vercel.app\u002Ftutorial\u002FStart_a_kaggle_task).\n\n## Roadmap\n\nThe following is a list of the tasks we plan to do, welcome to propose something new!\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\u003Cb> :hammer: General Features\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsummary>\n\n- [x] Understand users' requirements to create an end-to-end AI project\n- [x] Suggest the SOTA data science solutions by using the web search\n- [x] Plan the ML engineering tasks with human interaction\n- [x] Execute the code on the local machine\u002Fcloud, debug and fix the errors\n- [x] Leverage the built-in functions to complete ML engineering tasks\n- [x] Interactive chat: A human-in-the-loop mode to help improve the existing ML projects\n- [x] Kaggle mode: to finish a Kaggle task without humans\n- [x] Summary and reflect the whole ML\u002FAI pipeline\n- [ ] Integration with Cloud data and testing and debugging platforms\n- [x] Local RAG support to make personal ML\u002FAI coding assistant\n- [ ] Function zoo: generate AI\u002FML functions and save them for future usage\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\u003Cb>:star: More LLMs and Serving Tools\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsummary>\n\n- [x] Ollama LLama3\n- [x] OpenAI GPTs\n- [x] Anthropic Claude 3.5 Sonnet\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\u003Cb>:sparkling_heart: Better user experience\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsummary>\n\n- [x] CLI Application\n- [x] Web UI\n- [x] Discord\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\u003Cb>:jigsaw: Functions and Integrations\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsummary>\n\n- [x] Local file system\n- [x] Local code exectutor\n- [x] Arxiv.org search\n- [x] Papers with Code search\n- [x] General keyword search\n- [ ] Hugging Face\n- [ ] SkyPilot cloud deployment\n- [ ] Snowflake data\n- [ ] AWS S3 data\n- [ ] Databricks data catalog\n- [ ] Wandb experiment monitoring\n- [ ] MLflow management\n- [ ] DBT data transform\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n## Contributing\n\nWe welcome contributions from the community. We are looking for contributors to help us with the following tasks:\n\n- Benchmark and Evaluate the agent\n- Add more features to the agent\n- Improve the documentation\n- Write tests\n\nPlease check the [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) file if you want to contribute.\n\n## Support and Community\n\n- [Discord community](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FSgxBpENGRG). If you have any questions, please ask in the Discord community.\n\n## Citation\n\n```bibtex\n@misc{zhang2024mleagent,\ntitle = {MLE-Agent: Your Intelligent Companion for Seamless AI Engineering and Research},\nauthor = {Huaizheng Zhang*, Yizheng Huang*, Lei Zhang},\nyear = {2024},\nnote = {\\url{https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent}},\n}\n```\n\n## License\n\nCheck [MIT License](LICENSE) file for more information.\n","\u003Cdiv align=\"center\">\n\u003Ch1 align=\"center\">MLE-Agent：您无缝进行AI工程与研究的智能伙伴。\u003C\u002Fh1>\n\u003Cimg alt=\"kaia-llama\" height=\"200px\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FMLSysOps_MLE-agent_readme_f747d1c3aa5d.webp\">\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ftrendshift.io\u002Frepositories\u002F11658\" target=\"_blank\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FMLSysOps_MLE-agent_readme_4cc089988f35.png\" alt=\"MLSysOps%2FMLE-agent | Trendshift\" style=\"width: 250px; height: 200px;\" width=\"250\" height=\"200px\"\u002F>\u003C\u002Fa>\n\u003Cp align=\"center\">:love_letter: 父亲们对Kaia的爱 :love_letter:\u003C\u002Fp>\n\n![](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Factions\u002Fworkflows\u002Flint.yml\u002Fbadge.svg)\n![](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Factions\u002Fworkflows\u002Ftest.yml\u002Fbadge.svg)\n![PyPI - Version](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fpypi\u002Fv\u002Fmle-agent)\n[![Downloads](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FMLSysOps_MLE-agent_readme_82c877177775.png)](https:\u002F\u002Fpepy.tech\u002Fproject\u002Fmle-agent)\n![GitHub License](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Flicense\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent)\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002Fd9vcY7PA8Z\">\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDiscord-Join%20Us-purple?logo=discord&logoColor=white&style=flat\" alt=\"加入我们的Discord社区\">\u003C\u002Fa>\n\n[📚 文档](https:\u002F\u002Fmle-agent-site.vercel.app\u002F) |\n[🐞 报告问题](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fissues\u002Fnew) |\n👋 欢迎在 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002Fd9vcY7PA8Z\" target=\"_blank\">Discord\u003C\u002Fa> 加入我们\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 概述\n\nMLE-Agent专为机器学习工程师和研究人员设计，是一款配对式LLM代理。其主要特点包括：\n\n- 🤖 自主基线：根据您的需求自动构建机器学习\u002F人工智能基线和解决方案。\n- 🏅 端到端机器学习任务：参与Kaggle竞赛并独立完成任务。\n- 🔍 集成[Arxiv](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002F)和[Papers with Code](https:\u002F\u002Fpaperswithcode.com\u002F)：访问最佳实践和最先进方法。\n- 🐛 智能调试：通过自动调试器与编码器交互确保高质量代码。\n- 📂 文件系统集成：高效组织您的项目结构。\n- 🧰 综合工具集成：包含AI\u002FML功能和MLOps工具，实现无缝工作流。\n- ☕ 交互式CLI聊天：通过易于使用的聊天界面增强您的项目。\n- 🧠 智能顾问：为您的机器学习\u002F人工智能项目提供个性化建议和推荐。\n- 📊 每周报告：自动生成详细的每周工作总结。\n\n|流程|代理|\n|:--:|:--:|\n|\u003Cimg width=\"726\" alt=\"Screenshot 2025-06-18 at 2 54 55 PM\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FMLSysOps_MLE-agent_readme_e018a671fa3a.png\" \u002F>|\u003Cimg width=\"728\" alt=\"Screenshot 2025-06-18 at 2 55 04 PM\" src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FMLSysOps_MLE-agent_readme_a357bbb50b19.png\" \u002F>|\n\n## 视频演示\n\nhttps:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fuser-attachments\u002Fassets\u002Fdac7be90-c662-4d0d-8d3a-2bc4df9cffb9\n\n## 里程碑\n\n- :rocket: 2024年9月24日：发布`0.4.2`版本，增强`Auto-Kaggle`模式，以最少 effort 完成端到端竞赛。\n- :rocket: 2024年9月10日：发布`0.4.0`版本，新增CLI如`MLE report`、`MLE kaggle`、`MLE integration`等，并支持多种新模型，例如`Mistral`。\n- :rocket: 2024年7月25日：发布`0.3.0`版本，进行了大规模重构及多项集成。（v0.3.0）\n- :rocket: 2024年7月11日：发布`0.2.0`版本，支持多代理交互。（v0.2.0）\n- 👨‍🍼 **2024年7月3日：Kaia诞生**\n- :rocket: 2024年6月1日：发布MLE代理的第一个基于规则的版本。（v0.1.0）\n\n## 开始使用\n\n### 安装\n\n#### 从PyPI安装\n\n```bash\n# 使用pip：\npip install -U mle-agent\n\n# 使用uv：\nuv pip install -U mle-agent\n```\n\n#### 从源码安装\n\n\u003Col>\n\u003Cli>克隆仓库\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent.git\ncd MLE-agent\n```\n\u003C\u002Fli>\n\n\u003Cli> 创建并激活虚拟环境\n\n```bash\nuv venv .venv\nsource .venv\u002Fbin\u002Factivate      # Linux\u002FmacOS\n```\n\n\u003Cli> 可编辑安装\n\n```bash\npip install -e .               # 或：pip install -e .\n```\n\n\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\n### 使用\n\n```bash\nmle new \u003C项目名称>\n```\n\n当前路径下将创建一个项目目录，您需要在该项目目录中启动项目。\n\n```bash\ncd \u003C项目名称>\nmle start\n```\n\n您还可以在项目目录下的终端中启动交互式聊天：\n\n```bash\nmle chat\n```\n\n## 使用场景\n\n### 🧪 构建机器学习基线原型\n\nMLE代理可根据给定需求帮助您构建机器学习基线原型，并在本地机器上测试模型。需求可以比较模糊，例如“我想根据历史数据预测股价”。\n\n```bash\ncd \u003C项目名称>\nmle start\n```\n\n### :bar_chart: 生成工作报告\n\nMLE代理可以帮助您总结每周工作报告，包括开发进度、沟通记录、参考资料和待办事项清单。\n\n#### 模式1：基于GitHub的Web应用生成报告\n\n```bash\ncd \u003C项目名称>\nmle report\n```\n\n然后，您可以访问http:\u002F\u002Flocalhost:3000\u002F来在本地生成报告。\n\n#### 模式2：基于本地Git仓库的CLI工具生成报告\n```bash\ncd \u003C项目名称>\nmle report-local --email=\u003Cgit邮箱> --start-date=YYYY-MM-DD --end-date=YYYY-MM-DD \u003Cgit仓库路径>\n```\n\n- `--start-date`和`--end-date`是可选参数。如果省略，命令将为默认的最近7天生成报告。\n- 将`\u003Cgit邮箱>`替换为您的Git邮箱，`\u003Cgit仓库路径>`替换为您本地Git仓库的路径。\n\n### :trophy: 参与Kaggle竞赛\n\nMLE代理可以独立参与Kaggle竞赛，从数据准备到模型训练完成编码和调试。以下是开始Kaggle竞赛的基本命令：\n\n```bash\ncd \u003C项目名称>\nmle kaggle\n```\n\n或者，如果您已准备好数据集和提交文件，可以让代理在无人干预的情况下完成Kaggle任务：\n\n```bash\ncd \u003C项目名称>\nmle kaggle --auto \\\n--datasets \"\u003C数据集1路径>,\u003C数据集2路径>,...\" \\\n--description \"\u003C描述文件路径或文本>\" \\\n--submission \"\u003C提交文件路径>\" \\\n--sub_example \"\u003C示例提交文件路径>\" \\ \n--comp_id \"\u003C竞赛ID>\"\n```\n\n请确保在运行命令前已加入该竞赛。更多详情，请参阅[MLE-Agent教程](https:\u002F\u002Fmle-agent-site.vercel.app\u002Ftutorial\u002FStart_a_kaggle_task)。\n\n## 路线图\n\n以下是我們計劃執行的任務清單，歡迎提出新的建議！\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\u003Cb> :hammer: 通用功能\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsummary>\n\n- [x] 理解用戶需求，以創建端到端的人工智慧專案\n- [x] 利用網路搜尋推薦當前最佳的資料科學解決方案\n- [x] 在人機互動的情況下規劃機器學習工程任務\n- [x] 在本地機器或雲端上執行代碼、調試並修復錯誤\n- [x] 利用內建功能完成機器學習工程任務\n- [x] 互動式聊天：一種人機協同模式，幫助改進現有的機器學習專案\n- [x] Kaggle 模式：在無需人工干預的情況下完成 Kaggle 任務\n- [x] 總結與反思整個機器學習\u002F人工智慧流程\n- [ ] 雲端數據及測試調試平台的整合\n- [x] 本地 RAG 支援，打造個人化的機器學習\u002F人工智慧編程助手\n- [ ] 函數庫：生成 AI\u002FML 函數並保存以供未來使用\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\u003Cb>:star: 更多大語言模型與服務工具\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsummary>\n\n- [x] Ollama LLama3\n- [x] OpenAI GPTs\n- [x] Anthropic Claude 3.5 Sonnet\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\u003Cb>:sparkling_heart: 更佳的使用者體驗\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsummary>\n\n- [x] 命令列應用程式\n- [x] 網頁介面\n- [x] Discord\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n\u003Cdetails>\n  \u003Csummary>\u003Cb>:jigsaw: 功能與整合\u003C\u002Fb>\u003C\u002Fsummary>\n\n- [x] 本地檔案系統\n- [x] 本地代碼執行器\n- [x] Arxiv.org 搜尋\n- [x] Papers with Code 搜尋\n- [x] 一般關鍵字搜尋\n- [ ] Hugging Face\n- [ ] SkyPilot 雲端部署\n- [ ] Snowflake 數據\n- [ ] AWS S3 數據\n- [ ] Databricks 數據目錄\n- [ ] Wandb 實驗監控\n- [ ] MLflow 管理\n- [ ] DBT 數據轉換\n\n\u003C\u002Fdetails>\n\n## 參與貢獻\n\n我們歡迎社群的參與與貢獻。我們正在尋求貢獻者協助我們完成以下任務：\n\n- 對代理進行基準測試與評估\n- 為代理新增更多功能\n- 改善文件說明\n- 寫測試用例\n\n如果您有意貢獻，請查看 [CONTRIBUTING.md](CONTRIBUTING.md) 文件。\n\n## 支援與社群\n\n- [Discord 社群](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FSgxBpENGRG)。如有任何問題，請在 Discord 社群中提問。\n\n## 引用\n\n```bibtex\n@misc{zhang2024mleagent,\ntitle = {MLE-Agent：您順暢進行人工智慧工程與研究的智能伴侶},\nauthor = {Huaizheng Zhang*, Yizheng Huang*, Lei Zhang},\nyear = {2024},\nnote = {\\url{https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent}},\n}\n```\n\n## 授權條款\n\n請參閱 [MIT 授權條款](LICENSE) 文件以獲取更多資訊。","# MLE-Agent 快速上手指南\n\nMLE-Agent 是一款专为机器学习工程师和研究人员设计的智能配对代理（LLM Agent）。它能自动构建基线模型、参与 Kaggle 竞赛、集成 Arxiv 与 Papers with Code 检索，并提供智能调试与周报生成功能。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Linux, macOS 或 Windows (WSL 推荐)\n*   **Python 版本**：Python 3.8 及以上\n*   **包管理工具**：推荐使用 `pip` 或 `uv` (更快速的 Python 包安装器)\n*   **Git**：用于版本控制及克隆源码（如需从源码安装）\n*   **LLM API Key**：使用前需配置支持的模型密钥（如 OpenAI, Anthropic, Ollama 等）\n\n> **国内加速建议**：\n> 如果使用 `pip` 安装遇到网络问题，建议使用国内镜像源（如清华源或阿里源）：\n> ```bash\n> pip install -U mle-agent -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n> ```\n\n## 安装步骤\n\n您可以选择通过 PyPI 直接安装，或从源码安装以获取最新功能。\n\n### 方式一：通过 PyPI 安装（推荐）\n\n使用 `pip`：\n```bash\npip install -U mle-agent\n```\n\n或使用 `uv`（速度更快）：\n```bash\nuv pip install -U mle-agent\n```\n\n### 方式二：从源码安装\n\n适合需要修改代码或体验最新开发版的用户。\n\n1. 克隆仓库：\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent.git\ncd MLE-agent\n```\n\n2. 创建并激活虚拟环境：\n```bash\nuv venv .venv\nsource .venv\u002Fbin\u002Factivate      # Linux\u002FmacOS\n# Windows 用户使用: .venv\\Scripts\\activate\n```\n\n3. 可编辑模式安装：\n```bash\npip install -e .\n```\n\n## 基本使用\n\n安装完成后，按照以下步骤快速启动您的第一个 AI 工程项目。\n\n### 1. 创建新项目\n使用以下命令创建一个新的项目目录：\n```bash\nmle new \u003Cproject name>\n```\n*将 `\u003Cproject name>` 替换为您想要的项目名称。*\n\n### 2. 进入项目并启动\n进入刚创建的项目目录，然后启动 Agent：\n```bash\ncd \u003Cproject name>\nmle start\n```\n此时，Agent 将根据您的自然语言需求（例如：“我想基于历史数据预测股票价格”）自动规划任务、编写代码并运行基线模型。\n\n### 3. 交互式对话（可选）\n如果您希望在现有项目中进行交互式开发或咨询，可以使用聊天模式：\n```bash\nmle chat\n```\n\n---\n**更多高级功能**：\n*   **生成周报**：运行 `mle report` 启动 Web 界面，或 `mle report-local` 基于本地 Git 记录生成报告。\n*   **Kaggle 竞赛**：运行 `mle kaggle` 让 Agent 独立完成从数据处理到模型提交的全过程。","某算法工程师需要在三天内复现一篇最新的 Arxiv 论文并构建可运行的基线模型，以验证其在特定业务数据上的有效性。\n\n### 没有 MLE-agent 时\n- **文献检索耗时**：需手动在 Arxiv 和 Papers with Code 间反复切换，筛选代码仓库和最新 SOTA 方法，容易遗漏关键实现细节。\n- **环境配置繁琐**：依赖库冲突频发，从零搭建符合论文要求的深度学习环境往往消耗半天以上时间。\n- **基线代码难产**：阅读完论文后需手写大量样板代码，调试初期报错频繁，难以快速跑通第一个 Demo。\n- **进度追踪困难**：缺乏自动化的实验记录机制，复现过程中的参数调整和错误修复全靠人工记忆或分散的笔记。\n\n### 使用 MLE-agent 后\n- **智能方案规划**：MLE-agent 直接集成 Arxiv 与 Papers with Code，自动分析论文并生成包含最佳实践的代码与研究计划。\n- **自动化基线构建**：只需输入需求，MLE-agent 即可自主搭建项目结构、安装依赖并生成可运行的 ML 基线代码。\n- **智能调试闭环**：遇到运行报错时，MLE-agent 内置的 Debugger-Coder 交互机制能自动定位问题并修复代码，确保持续集成。\n- **自动生成周报**：MLE-agent 自动整理本周的实验记录、代码变更及研究成果，一键输出详细的工作总结报告。\n\nMLE-agent 将原本需要数天的“检索 - 配置 - 编码 - 调试”链路压缩至小时级，让工程师能专注于核心算法创新而非工程琐事。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FMLSysOps_MLE-agent_a9817865.png","MLSysOps","MLSys and MLOps Community","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FMLSysOps_666105f5.jpg","A community of engineers who enjoy building practical AI projects.",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps",[82,86,90,94],{"name":83,"color":84,"percentage":85},"Python","#3572A5",96,{"name":87,"color":88,"percentage":89},"TypeScript","#3178c6",3.8,{"name":91,"color":92,"percentage":93},"CSS","#663399",0.1,{"name":95,"color":96,"percentage":93},"JavaScript","#f1e05a",1538,105,"2026-04-04T22:11:13","MIT","Linux, macOS","未说明 (支持本地运行及多种 LLM 后端，如 Ollama, OpenAI, Anthropic，具体取决于所选模型)","未说明",{"notes":105,"python":106,"dependencies":107},"1. 推荐使用 'uv' 工具进行虚拟环境管理和安装，也支持标准 'pip'。2. 该工具是一个 CLI 代理，本身不捆绑特定深度学习框架，而是作为编排层调用外部 LLM API (OpenAI, Claude, Mistral) 或本地服务 (Ollama)。3. 若选择本地运行开源模型 (如通过 Ollama)，硬件需求将取决于所加载的具体模型大小。4. 部分功能 (如生成本地报告) 需要启动本地 Web 服务 (默认端口 3000)。5. 参与 Kaggle 竞赛或使用 Git 报告功能需预先配置相应的数据集、提交文件及 Git 邮箱。","未说明 (需使用 uv 或 pip 创建虚拟环境)",[108,109,110],"mle-agent","uv","pip",[26,14,15,13],[113,114,115,116,117,118],"agent","ai","llm","ml","mle","mlops","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-06T05:15:22.237243",[122,127,132,137,142,147],{"id":123,"question_zh":124,"answer_zh":125,"source_url":126},17236,"如何配置 OpenAI 或 Claude 的自定义 API 地址（例如使用代理）？","项目计划很快支持自定义 API URL 功能，以便用户通过代理服务器访问 GPT\u002FClaude 模型。这对于中国大陆等无法直接访问 OpenAI 服务的地区非常有用。该功能类似于 Chatbox 提供的功能，允许用户设置自定义的转发地址。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fissues\u002F174",{"id":128,"question_zh":129,"answer_zh":130,"source_url":131},17237,"运行 'mle new \u003Cproject name>' 时遇到 openai 版本相关的报错怎么办？","如果您是通过 `pip install mle-agent -U` 安装的，可能会遇到 openai 库版本不兼容的问题（如 1.34.0 版本）。解决方法是改用源码安装：先执行 `git clone \u003Crepo>` 克隆仓库，然后进入目录运行 `pip install -e .`。这种方式通常能避免依赖版本冲突。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fissues\u002F294",{"id":133,"question_zh":134,"answer_zh":135,"source_url":136},17238,"使用 llama3.1-8b 等本地模型时出现 JSON 格式解析错误如何解决？","当使用 Ollama 运行 llama3.1-8b 等模型时，模型返回的内容可能包含非 JSON 格式的文本（如分析摘要），导致 `json.loads()` 抛出异常。这是因为较小的模型在遵循严格 JSON 输出指令方面表现不如大模型稳定。建议尝试更换为更强的模型（如 GPT-4 或更大的本地模型），或者检查代码是否增加了更严格的提示词（Prompt）来强制模型仅输出 JSON。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fissues\u002F173",{"id":138,"question_zh":139,"answer_zh":140,"source_url":141},17239,"MLE-agent 的 CLI 工具和 GitHub 集成功能目前的策略是什么？","维护者决定保留 CLI 中的 GitHub 集成功能，但为了不让新用户感到困惑，暂时不将其写入主文档。同时，会将 GitHub Token 的设置迁移到 Web UI 中。对于其他 CLI 命令，计划逐步迁移到 Web API 并从 CLI 中移除，以简化命令行工具的功能范围。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fissues\u002F195",{"id":143,"question_zh":144,"answer_zh":145,"source_url":146},17240,"在使用 Kaggle 模式时遇到上下文长度限制（Context Length Limitation）怎么办？","当前的交互式 Kaggle 模式仍然可用，但由于 Agent 的聊天历史记录增长，容易超出 gpt-4o 的上下文长度限制。如果遇到此问题，可能需要清理聊天记录或等待官方对 `read_file` 函数及上下文管理进行优化。维护者正在关注输入 Prompt 的长度问题并寻求改进方案。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fissues\u002F254",{"id":148,"question_zh":149,"answer_zh":150,"source_url":131},17241,"如何通过源码安装以避免依赖问题？","推荐使用源码安装方式以获得最稳定的体验。步骤如下：\n1. 克隆仓库：`git clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent.git`\n2. 进入目录：`cd MLE-agent`\n3. 安装依赖：`pip install -e .`\n这种方法可以确保安装最新的代码和正确的依赖版本，避免通过 pip 直接安装时可能出现的版本滞后或冲突问题。",[152,157,162,167,172,177,182],{"id":153,"version":154,"summary_zh":155,"released_at":156},99447,"0.4.2","## 变更内容\n* [MRG] 由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F208 中构建版本 v0.4.0\n* [MRG] 由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F209 中更新 0.4.0 的 README\n* [MRG] 由 @umnooob 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F212 中添加 DeepSeek 支持\n* [MRG] 由 @leeeizhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F213 中添加 Kaggle 要求摘要\n* [MRG] 由 @leeeizhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F214 中添加 LangFuse 支持\n* [MRG] 由 @leeeizhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F215 中更新 README.md，加入 Kaggle 和报告模式\n* [MRG] 由 @leeeizhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F216 中重构 GitHub 登录逻辑\n* [MRG] 由 @leeeizhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F217 中添加手动 OpenAI base_url 配置\n* [MRG] 由 @leeeizhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F219 中更新 Web UI 图标\n* [MRG] 由 @leeeizhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F218 中将项目信息注入聊天系统提示词\n* [MRG] 由 @leeeizhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F221 中添加配置文件检查\n* [MRG] 由 @leeeizhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F223 中更新 README.md\n* [MRG] 由 @leeeizhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F224 中重新设计 `mle chat`\n* [MRG] 由 @leeeizhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F225 中修复 GitHub 集成，使其能够拉取 `master` 分支\n* 在 \u002Fweb 中将 next 从 14.2.8 升级至 14.2.10，由 @dependabot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F226 中完成\n* [MRG] 由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F228 中添加本地 .git 元数据获取器\n* [MRG] 由 @leeeizhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F229 中分离 LLM 模型\n* [MRG] 由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F233 中更新 README\n* [MRG] 🐛 修复：由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F235 中移除 PR 代理\n* [MRG] 由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F236 中更新 README.md\n* [MRG] 由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F238 中更新 README.md\n* [MRG] 由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F237 中修复 Kaggle 集成的 bug\n* [MRG] 由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F239 中更新顾问功能，支持多种模式\n* [MRG] 由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F241 中构建版本 v0.4.2\n\n## 新贡献者\n* @umnooob 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F212 中完成了首次贡献\n* @dependabot 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F226 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fcompare\u002F0.4.0...0.4.2","2024-10-12T16:45:54",{"id":158,"version":159,"summary_zh":160,"released_at":161},99448,"0.4.0","## 变更内容\n* [MRG] 👷 构建：0.3.1，由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F124 中完成\n* [MRG] 添加 Star 历史功能，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F125 中完成\n* [MRG] 使用 Markdown 输出改进顾问代理，由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F132 中完成\n* [MRG] GitHub 集成 - 信息收集器，由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F134 中完成\n* [MRG] 升级 setuptools，由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F135 中完成\n* [MRG] 修复拼写错误，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F137 中完成\n* 更新，由 @U-C4N 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F138 中完成\n* 更新，由 @U-C4N 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F141 中完成\n* [MRG] 丰富 GitHub API，由 @leeeizhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F142 中完成\n* [MRG] 为代码分析添加 RAG 功能，由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F136 中完成\n* [MRG] 添加 Google 日历集成，由 @leeeizhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F149 中完成\n* [MRG] GitHub 和 Google 日历集成命令，由 @leeeizhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F151 中完成\n* [MRG] 更新 README，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F152 中完成\n* [MRG] 文档：更新 google_calendar.py，由 @eltociear 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F156 中完成\n* [MRG] 修复拼写错误，由 @leeeizhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F157 中完成\n* [MRG] 添加 Claude 模型支持，由 @leeeizhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F154 中完成\n* [MRG] 完成 README 中的部分任务并改进需求，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F161 中完成\n* [MRG] 添加 Web 文档框架，由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F163 中完成\n* [MRG] 添加摘要代理，由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F147 中完成\n* [MRG] 在 README.md 中添加趋势徽章，由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F168 中完成\n* [MRG] 支持 `mle report \u003Corg\u002Frepo>` 命令，由 @leeeizhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F167 中完成\n* [MRG] 实现初始报告代理，由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F171 中完成\n* 添加 CONTRIBUTING.md，由 @suryavanshi 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F172 中完成\n* [MRG] 修复：不生成代码的问题，由 @leeeizhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F170 中完成\n* [MRG] 更新贡献文档，由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F175 中完成\n* [MRG] 本地 Web 服务器用于展示 MLE 建议，由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F177 中完成\n* [MRG] 改进 Web UI，使其使用同步后端 API，由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F179 中完成\n* [MRG] 修复未生成报告的 UI 错误，由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F183 中完成\n* [MRG] 如果用户输入不明确，则建议数据集，由 @leeeizhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FM","2024-09-12T17:19:28",{"id":163,"version":164,"summary_zh":165,"released_at":166},99449,"0.3.1","## 变更内容\n* [MRG] 构建版本 v0.3.0，由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F120 中完成\n* [MRG] 添加上一步及任务恢复功能，由 @leeeizhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F123 中完成\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fcompare\u002F0.3.0...0.3.1","2024-08-12T20:31:20",{"id":168,"version":169,"summary_zh":170,"released_at":171},99450,"0.3.0","## 变更内容\n* [MRG] 由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F113 中重构了基线模式的工作流\n* [MRG] 由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F116 中创建了 pr_agent.yml 文件\n* [MRG] 由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F117 中重构了显示信息，并修复了若干小的界面问题\n* 由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F118 中添加了新视频\n* 由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F119 中更新了 v030 版本的 README.md\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fcompare\u002F0.2.1...0.3.0","2024-07-26T01:51:03",{"id":173,"version":174,"summary_zh":175,"released_at":176},99451,"0.2.1","**完整更新日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fcompare\u002F0.2.0...0.2.1","2024-07-11T18:03:57",{"id":178,"version":179,"summary_zh":180,"released_at":181},99452,"0.1.4","## 变更内容\n* [MRG] [POC] 使用 LangChain 快速进行训练和评估步骤的 POC 由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F10 中完成\n* POC 计划生成器由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F20 中完成\n* [MRG] 添加对 Skypilot 的支持，用于远程训练和调试，并修复了一些小问题。由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F21 中完成\n* [MRG] 添加图标、重命名并修订许可证，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F24 中完成\n* [MRG][修复] 改进任务规划的用户体验，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F26 中完成\n* [MRG] 改进规划流程，向用户询问数据集；其他小修复由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F30 中完成\n* [MRG] 针对 CSV 示例改进任务和模型规划器，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F34 中完成\n* [MRG] 改进依赖关系和计划生成，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F36 中完成\n* [MRG] 重构依赖关系生成器以设置代理，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F41 中完成\n* [MRG] 使用设置代理和反射器重构代码生成器，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F42 中完成\n* [MRG] 使用数据库管理项目，由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F46 中完成\n* [MRG] 添加反射代理并进行更多重构，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F44 中完成\n* [MRG] 用于调试的搜索代理，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F54 中完成\n* [MRG] 初始化 Web 界面，由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F51 中完成\n* [MRG] 修复多个问题，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F59 中完成\n* [MRG] 为文件名、数据集、任务和模型添加更多选项，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F60 中完成\n* [MRG] 改进代码执行器和云启动器，由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F63 中完成\n* [MRG] 更新 README 并添加路线图，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F68 中完成\n* [MRG] 支持使用 Skypilot 启动云任务，由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F66 中完成\n* [MRG] 快速修复：文件名生成格式错误，由 @leeeizhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F72 中完成\n* 更新 README.md，由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F74 中完成\n* [MRG] 更新 README.md：移除致谢部分，由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F75 中完成\n* [MRG] 添加警告信息并支持大语言模型，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F76 中完成\n* [MRG] 功能：将规划以 DAG 卡片形式展示，由 @leeeizhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F73 中完成\n\n## 新贡献者\n* @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F10 中完成了首次贡献\n* @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FM","2024-06-05T20:17:17",{"id":183,"version":184,"summary_zh":185,"released_at":186},99453,"0.1.3","## 变更内容\n* [MRG] [POC] 使用 LangChain 快速进行训练和评估步骤的 POC 由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F10 中完成\n* POC 计划生成器由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F20 中实现\n* [MRG] 添加对 Skypilot 的支持，用于远程训练和调试，并修复了一些小问题。由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F21 中完成\n* [MRG] 添加图标、重命名并修订许可证，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F24 中完成\n* [MRG][修复] 改进任务规划的用户体验，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F26 中完成\n* [MRG] 改进规划流程，要求用户提供数据集；其他小修复由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F30 中完成\n* [MRG] 针对 CSV 示例改进任务和模型规划器，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F34 中完成\n* [MRG] 改进依赖关系和计划生成，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F36 中完成\n* [MRG] 重构依赖关系生成器以设置代理，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F41 中完成\n* [MRG] 使用设置代理和反射器重构代码生成器，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F42 中完成\n* [MRG] 使用数据库管理项目，由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F46 中完成\n* [MRG] 添加反射代理并进行更多重构，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F44 中完成\n* [MRG] 用于调试的搜索代理，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F54 中完成\n* [MRG] 初始化 Web 界面，由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F51 中完成\n* [MRG] 修复多个问题，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F59 中完成\n* [MRG] 为文件名、数据集、任务和模型添加更多选项，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F60 中完成\n* [MRG] 改进代码执行器和云启动器，由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F63 中完成\n* [MRG] 更新 README 并添加路线图，由 @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F68 中完成\n* [MRG] 支持使用 Skypilot 启动云任务，由 @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F66 中完成\n\n## 新贡献者\n* @HuaizhengZhang 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F10 中完成了首次贡献\n* @huangyz0918 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fpull\u002F46 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMLSysOps\u002FMLE-agent\u002Fcommits\u002F0.1.3","2024-06-04T00:57:46"]