[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-SciPhi-AI--agent-search":3,"tool-SciPhi-AI--agent-search":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":75,"owner_avatar_url":76,"owner_bio":77,"owner_company":78,"owner_location":78,"owner_email":78,"owner_twitter":78,"owner_website":78,"owner_url":79,"languages":80,"stars":85,"forks":86,"last_commit_at":87,"license":88,"difficulty_score":23,"env_os":89,"env_gpu":89,"env_ram":89,"env_deps":90,"category_tags":93,"github_topics":94,"view_count":23,"oss_zip_url":78,"oss_zip_packed_at":78,"status":16,"created_at":102,"updated_at":103,"faqs":104,"releases":105},3171,"SciPhi-AI\u002Fagent-search","agent-search","AgentSearch is a framework for powering search agents and enabling customizable local search.","AgentSearch 是一个专为构建智能搜索代理设计的开源框架，旨在无缝连接各类大语言模型（LLM）与主流搜索引擎。它主要解决了传统搜索仅提供信息列表、缺乏深度理解与整合的痛点，通过检索增强生成（RAG）技术，让机器不仅能查找资料，还能自动总结搜索结果、生成相关追问并提取关键信息。\n\n这款工具非常适合开发者和技术研究人员使用。无论是希望快速集成搜索功能的工程师，还是想要部署定制化本地搜索引擎的研究者，都能利用 AgentSearch 灵活地组合不同模型（如 SciPhi 的 Sensei-7B、OpenAI 或 Anthropic 系列）与搜索源（如 Bing、SERP API）。其独特亮点在于高度的可定制性：用户既可以调用预配置的云端接口快速上手，也能基于提供的数据集和代码示例，从头编写复杂的搜索工作流，精确控制从检索到生成的每一个环节。通过简单的 Python 调用，AgentSearch 帮助使用者轻松打造出具备“思考”能力的下一代搜索应用，让信息获取变得更加高效和智能。","# AgentSearch: A framework for powering search agents and enabling customizable local search.\n\n![AgentSearch Banner](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSciPhi-AI_agent-search_readme_bd5505e07e2f.png)\n\nAgentSearch is a framework for powering search agents by seamlessly integrating LLM technologies from various providers with different search engines. This integration enables search agents to perform a wide range of functions through Retrieval-Augmented Generation (RAG), including summarizing search results, generating new queries, and retrieving detailed downstream results.\n\n## Features of AgentSearch\n\n- **Search Agent Integration**: Effortlessly build a search agent by connecting any search-specialized LLM, such as [Sensei-7B](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FSciPhi\u002FSensei-7B-V1), with a supported search engine.\n- **Customizable Search**: Utilize the [AgentSearch dataset](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdatasets\u002FSciPhi\u002FAgentSearch-V1) in conjunction with this framework to deploy a customizable local search engine.\n- **API Endpoint Integration**: Seamlessly integrate with a variety of hosted provider APIs for diverse search solutions, offering ease of use and flexibility, including Bing, SERP API, and AgentSearch. Additionally, support is provided for LLMs from SciPhi, HuggingFace, OpenAI, Anthropic, and more.\n\n## Quickstart Guide\n\n### Installation\n\n```bash\npip install agent-search\n```\n\n### Configuration\n\nGet your free API key from [SciPhi](https:\u002F\u002Fwww.sciphi.ai\u002Fsignup) and set it in your environment:\n\n```bash\nexport SCIPHI_API_KEY=$MY_SCIPHI_API_KEY\n```\n\n### Usage\n\nCall a pre-configured search agent endpoint:\n\n```python\n# Requires SCIPHI_API_KEY in the environment\nfrom agent_search import SciPhi\n\nclient = SciPhi()\n\n# Search, then summarize result and generate related queries\nagent_summary = client.get_search_rag_response(query='latest news', search_provider='bing', llm_model='SciPhi\u002FSensei-7B-V1')\nprint(agent_summary)\n# { 'response': '...', 'other_queries': '...', 'search_results': '...' }\n```\n\nStandalone searches and from the AgentSearch search engine are supported:\n\n```python\n# Requires SCIPHI_API_KEY in the environment\nfrom agent_search import SciPhi\n\nclient = SciPhi()\n\n# Perform a search\nsearch_response = client.search(query='Quantum Field Theory', search_provider='agent-search')\n\nprint(search_response)\n# [{ 'score': '.89', 'url': 'https:\u002F\u002F...', 'metadata': {...} }]\n```\n\nCode your own custom search agent workflow:\n\n```python\n# Requires SCIPHI_API_KEY in the environment\nfrom agent_search import SciPhi\n\nclient = SciPhi()\n\n# Specify instructions for the task\ninstruction = \"Your task is to perform retrieval augmented generation (RAG) over the given query and search results. Return your answer in a json format that includes a summary of the search results and a list of related queries.\"\nquery = \"What is Fermat's Last Theorem?\"\n\n# construct search context\nsearch_response = client.search(query=query, search_provider='agent-search')\nsearch_context = \"\\n\\n\".join(\n      f\"{idx + 1}. Title: {item['title']}\\nURL: {item['url']}\\nText: {item['text']}\"\n      for idx, item in enumerate(search_response)\n).encode('utf-8')\n\n# Prefix to enforce a JSON response \njson_response_prefix = '{\"summary\":'\n\n# Prepare a prompt\nformatted_prompt = f\"### Instruction:{instruction}\\n\\nQuery:\\n{query}\\n\\nSearch Results:\\n${search_context}\\n\\nQuery:\\n{query}\\n### Response:\\n{json_response_prefix}\",\n\n# Generate a completion with Sensei-7B-V1\ncompletion = json_response_prefix + client.completion(formatted_prompt, llm_model_name=\"SciPhi\u002FSensei-7B-V1\")\n\nprint(completion)\n# {\n#   \"summary\":  \"\\nFermat's Last Theorem is a mathematical proposition first prop ... \",\n#   \"other_queries\": [\"The role of elliptic curves in the proof of Fermat's Last Theorem\", ...]\n# }\n```\n\n## Community & Support\n\n- **Engage with Us:** Join our [Discord community](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FmN4kWbsgRu) for discussions and updates.\n- **Feedback & Inquiries:** Contact us via email for personalized support.\n\n### Additional Notes\n\n- Execute commands from the root directory of the AgentSearch project.\n- User Guide coming soon!\n","# AgentSearch：为搜索代理提供支持并实现可定制本地搜索的框架。\n\n![AgentSearch 横幅](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSciPhi-AI_agent-search_readme_bd5505e07e2f.png)\n\nAgentSearch 是一个框架，通过将来自不同提供商的 LLM 技术与各类搜索引擎无缝集成，从而为搜索代理提供支持。这种集成使搜索代理能够通过检索增强生成（RAG）技术执行多种功能，包括总结搜索结果、生成新查询以及检索详细的下游结果。\n\n## AgentSearch 的特点\n\n- **搜索代理集成**：只需将任何专用于搜索的 LLM，例如 [Sensei-7B](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002FSciPhi\u002FSensei-7B-V1)，与受支持的搜索引擎连接，即可轻松构建搜索代理。\n- **可定制搜索**：结合本框架使用 [AgentSearch 数据集](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fdatasets\u002FSciPhi\u002FAgentSearch-V1)，部署一个可定制的本地搜索引擎。\n- **API 端点集成**：可与多种托管提供商的 API 无缝集成，以实现多样化的搜索解决方案，提供易用性和灵活性，包括必应、SERP API 和 AgentSearch。此外，还支持来自 SciPhi、HuggingFace、OpenAI、Anthropic 等公司的 LLM。\n\n## 快速入门指南\n\n### 安装\n\n```bash\npip install agent-search\n```\n\n### 配置\n\n从 [SciPhi](https:\u002F\u002Fwww.sciphi.ai\u002Fsignup) 获取免费的 API 密钥，并将其设置到您的环境变量中：\n\n```bash\nexport SCIPHI_API_KEY=$MY_SCIPHI_API_KEY\n```\n\n### 使用\n\n调用预配置的搜索代理端点：\n\n```python\n# 需要在环境中设置 SCIPHI_API_KEY\nfrom agent_search import SciPhi\n\nclient = SciPhi()\n\n# 搜索后总结结果并生成相关查询\nagent_summary = client.get_search_rag_response(query='最新新闻', search_provider='bing', llm_model='SciPhi\u002FSensei-7B-V1')\nprint(agent_summary)\n# { 'response': '...', 'other_queries': '...', 'search_results': '...' }\n```\n\n支持独立搜索以及通过 AgentSearch 搜索引擎进行的搜索：\n\n```python\n# 需要在环境中设置 SCIPHI_API_KEY\nfrom agent_search import SciPhi\n\nclient = SciPhi()\n\n# 执行搜索\nsearch_response = client.search(query='量子场论', search_provider='agent-search')\n\nprint(search_response)\n# [{ 'score': '.89', 'url': 'https:\u002F\u002F...', 'metadata': {...} }]\n```\n\n您也可以编写自己的自定义搜索代理工作流：\n\n```python\n# 需要在环境中设置 SCIPHI_API_KEY\nfrom agent_search import SciPhi\n\nclient = SciPhi()\n\n# 指定任务说明\ninstruction = \"你的任务是对给定的查询和搜索结果进行检索增强生成（RAG）。请以 JSON 格式返回答案，包含搜索结果摘要和相关查询列表。\"\nquery = \"什么是费马大定理？\"\n\n# 构建搜索上下文\nsearch_response = client.search(query=query，search_provider='agent-search')\nsearch_context = \"\\n\\n\".join(\n      f\"{idx + 1}. 标题: {item['title']}\\n网址: {item['url']}\\n文本: {item['text']}\"\n      for idx, item in enumerate(search_response)\n).encode('utf-8')\n\n# 前缀以确保返回 JSON 格式\njson_response_prefix = '{\"summary\":'\n\n# 准备提示\nformatted_prompt = f\"### 指令:{instruction}\\n\\n查询:\\n{query}\\n\\n搜索结果:\\n${search_context}\\n\\n查询:\\n{query}\\n### 回答:\\n{json_response_prefix}\",\n\n# 使用 Sensei-7B-V1 生成完成内容\ncompletion = json_response_prefix + client.completion(formatted_prompt, llm_model_name=\"SciPhi\u002FSensei-7B-V1\")\n\nprint(completion)\n# {\n#   \"summary\":  \"\\n费马大定理是一个数学命题，最早由 ... \",\n#   \"other_queries\": [\"椭圆曲线在费马大定理证明中的作用\", ...]\n# }\n```\n\n## 社区与支持\n\n- **加入我们**：加入我们的 [Discord 社区](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FmN4kWbsgRu)，参与讨论并获取最新动态。\n- **反馈与咨询**：如有个性化需求，请通过电子邮件联系我们。\n\n### 其他说明\n\n- 请在 AgentSearch 项目的根目录下执行命令。\n- 用户指南即将推出！","# AgentSearch 快速上手指南\n\nAgentSearch 是一个用于构建搜索智能体（Search Agents）的框架，支持将各类大语言模型（LLM）与搜索引擎无缝集成，实现检索增强生成（RAG）、结果摘要及关联查询生成等功能。\n\n## 环境准备\n\n- **系统要求**：支持 Linux、macOS 或 Windows 系统。\n- **前置依赖**：\n  - Python 3.8 或更高版本\n  - `pip` 包管理工具\n- **API 密钥**：需前往 [SciPhi 官网](https:\u002F\u002Fwww.sciphi.ai\u002Fsignup) 注册并获取免费 API Key。\n\n## 安装步骤\n\n使用 pip 安装 AgentSearch 库：\n\n```bash\npip install agent-search\n```\n\n> 💡 **国内加速建议**：若下载缓慢，可使用国内镜像源加速安装：\n> ```bash\n> pip install agent-search -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n> ```\n\n安装完成后，配置环境变量以载入 API 密钥：\n\n```bash\nexport SCIPHI_API_KEY=$MY_SCIPHI_API_KEY\n```\n*(Windows PowerShell 用户请使用：`$env:SCIPHI_API_KEY=\"你的密钥\"`)*\n\n## 基本使用\n\n以下示例展示如何调用预配置的搜索智能体，执行搜索、生成摘要及相关查询：\n\n```python\n# Requires SCIPHI_API_KEY in the environment\nfrom agent_search import SciPhi\n\nclient = SciPhi()\n\n# Search, then summarize result and generate related queries\nagent_summary = client.get_search_rag_response(query='latest news', search_provider='bing', llm_model='SciPhi\u002FSensei-7B-V1')\nprint(agent_summary)\n# { 'response': '...', 'other_queries': '...', 'search_results': '...' }\n```\n\n该代码将返回包含搜索结果摘要、相关追问建议及原始搜索数据的结构化响应。","某金融科技公司的情报分析师需要每日快速整理全球关于“量子计算对加密算法影响”的最新动态，并生成包含摘要和后续调研方向的简报。\n\n### 没有 agent-search 时\n- **流程割裂效率低**：分析师需手动在 Bing 或 Google 搜索，复制粘贴结果到文档，再单独调用大模型进行总结，操作繁琐且耗时。\n- **信息深度不足**：传统搜索引擎仅返回链接列表，缺乏对长文档内容的即时提取与整合，难以快速获取核心观点。\n- **缺乏关联引导**：获取初步结果后，难以自动发现值得深入挖掘的衍生问题（如特定椭圆曲线算法的风险），导致调研方向受限。\n- **定制开发门槛高**：若想构建自动化流程，需分别对接搜索 API 与大模型接口，处理数据格式转换和提示词工程，开发周期长达数天。\n\n### 使用 agent-search 后\n- **一站式智能闭环**：通过 `get_search_rag_response` 接口，一步完成从“搜索 Bing\"到“利用 Sensei-7B 生成摘要”的全流程，将数小时工作压缩至秒级。\n- **深度内容直达**：基于 RAG 技术直接解析搜索结果全文，输出的不再是链接堆砌，而是提炼后的关键事实与数据支撑。\n- **自动拓展调研路径**：系统自动生成 `other_queries`（如“后量子密码学迁移成本分析”），为分析师提供清晰的下一步行动指南。\n- **灵活编排工作流**：支持自定义指令与本地搜索引擎组合，开发者可轻松编写脚本，按需输出特定 JSON 格式的情报结构，无需重复造轮子。\n\nagent-search 通过将搜索能力与大模型推理无缝融合，让复杂的情报调研从“人工拼凑”升级为“智能生成”，显著提升了决策支持的时效性与深度。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FSciPhi-AI_agent-search_bd5505e0.jpg","SciPhi-AI","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FSciPhi-AI_670a33dc.png","",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI",[81],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"Python","#3572A5",100,524,51,"2026-03-26T02:17:09","Apache-2.0","未说明",{"notes":91,"python":89,"dependencies":92},"该工具主要作为客户端框架运行，需配置 SciPhi API 密钥 (SCIPHI_API_KEY) 方可使用。核心功能（如调用 Sensei-7B 模型或 AgentSearch 搜索引擎）通过 API 远程执行，因此本地无需高性能 GPU 或大显存支持。支持的搜索提供商包括 Bing、SERP API 和 AgentSearch；支持的 LLM 提供商包括 SciPhi、HuggingFace、OpenAI 和 Anthropic 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https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002Fagent-search\u002Fpull\u002F26 中提交\n* 功能\u002F改进 API 错误 由 @emrgnt-cmplxty 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002Fagent-search\u002Fpull\u002F27 中提交\n\n## 新贡献者\n* @JimVincentW 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002Fagent-search\u002Fpull\u002F25 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002Fagent-search\u002Fcompare\u002Fv0.0.6...v0.0.8","2024-01-09T21:52:16",{"id":117,"version":118,"summary_zh":119,"released_at":120},81514,"v0.0.6","## 变更内容\n* 功能\u002F更新文档，由 @emrgnt-cmplxty 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002Fagent-search\u002Fpull\u002F18 中完成\n* 功能\u002F更新文档，由 @emrgnt-cmplxty 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002Fagent-search\u002Fpull\u002F19 中完成\n* 功能\u002F修复 API，由 @emrgnt-cmplxty 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002Fagent-search\u002Fpull\u002F21 中完成\n\n\n**完整变更日志**: 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https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002Fagent-search\u002Fpull\u002F16 中完成\n* 由 @emrgnt-cmplxty 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002Fagent-search\u002Fpull\u002F17 中微调了 README 文件\n\n## 新贡献者\n* @donalddellapietra 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002Fagent-search\u002Fpull\u002F10 中做出了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSciPhi-AI\u002Fagent-search\u002Fcompare\u002Fv0.0.3...v0.0.5","2024-01-03T20:55:31",{"id":127,"version":128,"summary_zh":129,"released_at":130},81516,"v0.0.3","完善 Sensei 逻辑，准备发布。","2023-12-21T16:35:23"]