[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-chain-ml--council":3,"tool-chain-ml--council":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},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,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},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",148568,2,"2026-04-09T23:34:24",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},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。",108111,"2026-04-08T11:23:26",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":10,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,"2026-04-06T11:19:32",[35,15,13,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":73,"owner_avatar_url":74,"owner_bio":75,"owner_company":76,"owner_location":76,"owner_email":76,"owner_twitter":77,"owner_website":78,"owner_url":79,"languages":80,"stars":89,"forks":90,"last_commit_at":91,"license":92,"difficulty_score":32,"env_os":93,"env_gpu":93,"env_ram":93,"env_deps":94,"category_tags":98,"github_topics":99,"view_count":32,"oss_zip_url":76,"oss_zip_packed_at":76,"status":17,"created_at":110,"updated_at":111,"faqs":112,"releases":133},6016,"chain-ml\u002Fcouncil","council","Council is an open-source platform for the rapid development and robust deployment of customized generative AI applications","Council 是一个基于 Python 构建的开源平台，旨在帮助开发者快速创建并稳健部署定制化的生成式 AI 应用。它核心解决了大语言模型（LLM）开发中常见的碎片化难题：面对 OpenAI、Anthropic、Google 或本地模型（如 Ollama）等不同供应商时，开发者无需为每个平台编写重复代码。Council 提供了一套统一的接口，让用户能轻松在不同模型间切换，同时保持代码逻辑一致。\n\n此外，Council 特别注重企业级应用所需的可靠性与可观测性。它内置了强大的错误处理与自动重试机制，确保生产环境的稳定性；同时提供详细的监控功能，实时追踪 Token 消耗、API 调用次数及响应延迟，帮助团队有效控制成本与性能。其灵活的配置系统也允许用户精细调节温度、最大令牌数等关键参数。\n\n这款工具非常适合需要构建复杂 AI 工作流的软件工程师、AI 研究人员以及希望将大模型集成到产品中的技术团队。如果你正在寻找一个既能简化多模型适配流程，又能提供严密质量控制和监控能力的开发框架，Council 将是一个理想的选择，助你更专注于业务逻辑而非底层适配细节。","![Council](council_banner.png \"council\")\n\n\u003Ch1>\u003Cp align=\"center\">Council: AI Agent Platform with Control Flow and Scalable Oversight\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fh1>\n\n![Supported Python versions](https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fmain\u002Fdocs\u002Fsource\u002F_static\u002Fpython.svg)\n[![License](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Flicense-Apache%202.0-green.svg)](https:\u002F\u002Fopensource.org\u002Flicenses\u002FApache-2.0)\n[![PyPI version](https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fcouncil-ai.svg)](https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fcouncil-ai)\n[![](https:\u002F\u002Fdcbadge.vercel.app\u002Fapi\u002Fserver\u002FDWNCftGQZ3?compact=true&style=flat)](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FDWNCftGQZ3)\n[![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fchain-ml_council_readme_13d664e1afd7.png)](https:\u002F\u002Fcouncil.dev)\n\n# Welcome\n\n**Council** is an open-source platform for building applications with Large Language Models (LLMs) - built in Python.\n\nCouncil provides a unified interface for working with different LLM providers like OpenAI, Anthropic, Google and Ollama. The framework makes it easy to switch between providers while maintaining consistent interfaces and monitoring capabilities.\n\n**Council** aims to provide enterprise-grade quality control and monitoring for LLM applications (contributions are welcome).\n\n# Key Features\n\n* 🧐 **Unified LLM Interface**: Consistent API across different LLM providers with built-in error handling and retries\n* 🔄 **Provider Flexibility**: Easy switching between LLM providers like OpenAI, Anthropic, Google Gemini, and local models via Groq and Ollama\n* 📊 **Usage Monitoring**: Built-in consumption tracking and monitoring capabilities\n* 🛠️ **Configuration Management**: Flexible configuration system for LLM parameters like temperature, max tokens etc.\n* 🔒 **Error Handling**: Robust error handling and retry mechanisms for production use\n\n# Key Concepts\n\n## LLM Interface\n\nThe core of Council is the LLM interface which provides a unified way to interact with different language model providers. This includes:\n\n- Flexible configuration options\n- Consistent message formatting across providers\n- Built-in retry mechanisms\n- Usage tracking and monitoring\n\n## Configuration\n\nCouncil provides a robust configuration system that allows you to:\n\n- Set provider-specific parameters\n- Configure retry behavior\n- Control model parameters like temperature, max tokens etc.\n- Manage API credentials\n\n## Monitoring\n\nBuilt-in monitoring capabilities help track:\n\n- Token usage and costs\n- Number of API calls\n- Response times\n\n# Quickstart\n\n## Installation\n\nInstall Council in one of multiple ways:\n\n1. (Recommended) Install with pip via Pypi: `pip install council-ai`\n2. Install with pip from git ref: `pip install git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil.git@\u003Cbranch_name>`\n   - More documentation here: https:\u002F\u002Fpip.pypa.io\u002Fen\u002Fstable\u002Ftopics\u002Fvcs-support\u002F#git\n3. Install with pip from local copy: \n   - Clone this repository\n   - Navigate to local project root and install via `pip install -e git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil.git@\u003Cbranch_name>.`\n\nUninstall with: `pip uninstall council-ai`\n\n### Current Stable Version\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fcouncil-ai\u002F#history\">\u003Cimg alt=\"GitHub release (latest SemVer)\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fv\u002Frelease\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\">\u003C\u002Fa>\n\n\n## Setup\n\nSet up your required API keys in a `.env` file (e.g. OpenAI). Refer to `.env.example` as an example.\n\n## Linter\n\nUse `make lint` to verify your code.\n\n## Black\n\nUse `black .` to automatically reformat files.\n\n# Documentation\n\nA detailed documentation of Council can be found at \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcouncil.dev\">council.dev\u003C\u002Fa>.\n\n# Support\n\nPlease submit a GitHub issue should you need any help or reach out to the team via \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FDWNCftGQZ3\">Discord\u003C\u002Fa>.\n\n# Contributors\n\nCouncil is a project under active development. We welcome all contributions, pull requests, feature requests or reported issues.\n","![Council](council_banner.png \"council\")\n\n\u003Ch1>\u003Cp align=\"center\">Council：具有控制流和可扩展监管功能的AI智能体平台\u003C\u002Fp>\u003C\u002Fh1>\n\n![支持的Python版本](https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fmain\u002Fdocs\u002Fsource\u002F_static\u002Fpython.svg)\n[![许可证](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Flicense-Apache%202.0-green.svg)](https:\u002F\u002Fopensource.org\u002Flicenses\u002FApache-2.0)\n[![PyPI版本](https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fcouncil-ai.svg)](https:\u002F\u002Fbadge.fury.io\u002Fpy\u002Fcouncil-ai)\n[![](https:\u002F\u002Fdcbadge.vercel.app\u002Fapi\u002Fserver\u002FDWNCftGQZ3?compact=true&style=flat)](https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FDWNCftGQZ3)\n[![](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fchain-ml_council_readme_13d664e1afd7.png)](https:\u002F\u002Fcouncil.dev)\n\n# 欢迎\n\n**Council** 是一个用 Python 构建的开源平台，用于开发基于大型语言模型（LLMs）的应用程序。\n\nCouncil 提供了一个统一的接口，可以与 OpenAI、Anthropic、Google 和 Ollama 等不同的 LLM 服务提供商进行交互。该框架使得在不同提供商之间切换变得简单，同时保持一致的接口和监控能力。\n\n**Council** 的目标是为 LLM 应用提供企业级的质量控制和监控功能（欢迎贡献）。\n\n# 核心特性\n\n* 🧐 **统一的 LLM 接口**：跨不同 LLM 提供商的一致 API，内置错误处理和重试机制\n* 🔄 **提供商灵活性**：轻松切换 OpenAI、Anthropic、Google Gemini 以及通过 Groq 和 Ollama 使用本地模型等 LLM 提供商\n* 📊 **使用情况监控**：内置的用量跟踪和监控功能\n* 🛠️ **配置管理**：灵活的配置系统，用于设置 LLM 参数，如温度、最大 token 数等\n* 🔒 **错误处理**：强大的错误处理和重试机制，适用于生产环境\n\n# 核心概念\n\n## LLM 接口\n\nCouncil 的核心是 LLM 接口，它提供了一种与不同语言模型提供商交互的统一方式。其中包括：\n\n- 灵活的配置选项\n- 跨提供商的一致消息格式\n- 内置的重试机制\n- 使用量跟踪和监控\n\n## 配置\n\nCouncil 提供了一个强大的配置系统，允许您：\n\n- 设置特定于提供商的参数\n- 配置重试行为\n- 控制模型参数，如温度、最大 token 数等\n- 管理 API 凭证\n\n## 监控\n\n内置的监控功能可以帮助跟踪：\n\n- Token 使用量和费用\n- API 调用次数\n- 响应时间\n\n# 快速入门\n\n## 安装\n\n可以通过多种方式安装 Council：\n\n1. （推荐）通过 PyPI 使用 pip 安装：`pip install council-ai`\n2. 从 Git 引用安装：`pip install git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil.git@\u003Cbranch_name>`\n   - 更多文档请参阅：https:\u002F\u002Fpip.pypa.io\u002Fen\u002Fstable\u002Ftopics\u002Fvcs-support\u002F#git\n3. 从本地副本安装：\n   - 克隆此仓库\n   - 导航到本地项目根目录，并通过 `pip install -e git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil.git@\u003Cbranch_name>` 进行安装。\n\n卸载命令：`pip uninstall council-ai`\n\n### 当前稳定版本\n\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fpypi.org\u002Fproject\u002Fcouncil-ai\u002F#history\">\u003Cimg alt=\"GitHub 发布（最新 SemVer）\" src=\"https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fv\u002Frelease\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\">\u003C\u002Fa>\n\n\n## 设置\n\n将所需的 API 密钥设置到 `.env` 文件中（例如 OpenAI）。可以参考 `.env.example` 作为示例。\n\n## 代码风格检查\n\n使用 `make lint` 来验证您的代码。\n\n## Black 格式化工具\n\n使用 `black .` 自动格式化文件。\n\n# 文档\n\n关于 Council 的详细文档可以在 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcouncil.dev\">council.dev\u003C\u002Fa> 找到。\n\n# 支持\n\n如果您需要任何帮助，请提交 GitHub 问题，或通过 \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdiscord.gg\u002FDWNCftGQZ3\">Discord\u003C\u002Fa> 联系团队。\n\n# 贡献者\n\nCouncil 是一个正在积极开发的项目。我们欢迎所有贡献、拉取请求、功能请求或问题报告。","# Council 快速上手指南\n\nCouncil 是一个基于 Python 构建的开源 AI 智能体平台，旨在为大语言模型（LLM）应用提供企业级的质量控制、统一接口和可扩展的监控能力。它支持无缝切换 OpenAI、Anthropic、Google Gemini、Groq 及 Ollama 等多种模型提供商。\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\n*   **Python 版本**：建议安装 Python 3.8 或更高版本\n*   **前置依赖**：\n    *   `pip` (Python 包管理工具)\n    *   目标 LLM 提供商的 API Key（如 OpenAI API Key 等）\n\n## 安装步骤\n\n推荐使用 pip 从 PyPI 进行安装。国内开发者若遇到网络延迟，可配置国内镜像源加速下载。\n\n### 方式一：标准安装（推荐）\n\n```bash\npip install council-ai\n```\n\n### 方式二：使用国内镜像源加速安装\n\n如果您在中国大陆地区，建议使用阿里云或清华大学镜像源以提升下载速度：\n\n```bash\n# 使用阿里云镜像\npip install council-ai -i https:\u002F\u002Fmirrors.aliyun.com\u002Fpypi\u002Fsimple\u002F\n\n# 或使用清华大学镜像\npip install council-ai -i https:\u002F\u002Fpypi.tuna.tsinghua.edu.cn\u002Fsimple\n```\n\n### 方式三：从源码安装（开发版）\n\n如需体验最新功能或参与贡献，可从 GitHub 安装：\n\n```bash\npip install git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil.git@main\n```\n\n## 基本使用\n\n### 1. 配置环境变量\n\n在使用前，您需要将 LLM 提供商的 API 密钥配置到环境变量中。在项目根目录下创建 `.env` 文件（参考项目中的 `.env.example`）：\n\n```bash\n# .env 文件示例\nOPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here\nANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_api_key_here\n# 其他提供商的 Key...\n```\n\n### 2. 代码示例\n\n以下是一个最简单的使用示例，展示如何初始化 Council 并调用 LLM 接口。该示例体现了 Council 统一的接口特性，无需关心底层提供商的具体实现细节。\n\n```python\nfrom council.llm import LlmMessage, LlmProvider\nfrom council.chains import Chain\nfrom council.agents import Agent\n\n# 1. 定义消息\nmessages = [LlmMessage.system(\"You are a helpful assistant.\"), \n            LlmMessage.user(\"Hello, who are you?\")]\n\n# 2. 初始化 LLM 提供商 (默认读取环境变量中的 OPENAI_API_KEY)\n# Council 会自动处理重试机制和错误监控\nllm = LlmProvider.from_env() \n\n# 3. 创建简单的链式调用\nchain = Chain(llm)\n\n# 4. 执行并获取结果\nresponse = chain.execute(messages)\n\nprint(response.last_message.content)\n```\n\n### 3. 运行与监控\n\n运行上述脚本后，Council 将自动：\n*   根据环境变量选择对应的 LLM 提供商。\n*   执行请求并内置重试机制。\n*   在后台记录 Token 消耗、API 调用次数及响应时间等监控数据。\n\n更多高级功能（如多智能体协作、复杂控制流配置）请参阅官方文档：[council.dev](https:\u002F\u002Fcouncil.dev)","某金融科技公司正在开发一款智能合规审查助手，需要同时调用多个大模型来交叉验证合同条款的准确性。\n\n### 没有 council 时\n- 开发团队需为 OpenAI、Anthropic 和本地部署的 Llama 模型分别编写三套独立的接口代码，维护成本极高。\n- 当某个模型服务出现临时波动时，缺乏统一的重试机制，导致整个审查流程直接中断，用户体验差。\n- 无法直观监控各模型的 Token 消耗和响应延迟，难以评估不同供应商的成本效益比。\n- 切换测试模型时需要手动修改大量配置文件和认证密钥，容易引发人为配置错误。\n- 不同模型返回的数据格式不一致，后续业务逻辑需要编写大量“胶水代码”进行清洗和对齐。\n\n### 使用 council 后\n- 通过 council 统一的 API 接口，一套代码即可无缝对接所有主流模型供应商，开发效率提升数倍。\n- 内置的健壮错误处理与自动重试机制，确保在单点故障时系统仍能稳定运行，保障业务连续性。\n- 利用自带的监控面板，实时追踪各模型的 Token 用量、调用次数及耗时，轻松优化成本结构。\n- 借助灵活的配置系统，仅需修改少量参数即可在不同模型间自由切换，无需改动核心业务代码。\n- council 自动标准化了所有模型的输出格式，消除了数据清洗环节，让团队能专注于核心算法优化。\n\ncouncil 通过屏蔽底层模型差异并提供企业级管控能力，让复杂的多模型应用开发变得像搭建积木一样简单高效。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fchain-ml_council_215955ac.png","chain-ml","ChainML - Theoriq AI","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fchain-ml_be12dd60.png","ChainML is the creator of Theoriq, an AI agent protocol and Council a framework for developing agents.",null,"theoriqAi","https:\u002F\u002Fwww.chainml.net\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml",[81,85],{"name":82,"color":83,"percentage":84},"Python","#3572A5",99.9,{"name":86,"color":87,"percentage":88},"Makefile","#427819",0.1,847,39,"2026-04-08T16:53:34","Apache-2.0","未说明",{"notes":95,"python":93,"dependencies":96},"该工具是一个用于构建 LLM 应用的 Python 框架，支持通过统一接口连接 OpenAI、Anthropic、Google、Groq 和 Ollama 等提供商。运行前需在 .env 文件中配置相应的 API 密钥。具体系统资源需求取决于所连接的后端模型（如使用本地 Ollama 模型则需相应硬件，使用云端 API 则无额外本地硬件要求）。",[97],"council-ai",[14,35,13,15],[100,101,102,103,104,105,106,107,108,109],"generative-ai","ai","artificial-intelligence","chatgpt","gpt3","gpt4","machine-learning","python","agent","gpt","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-10T07:45:33.812334",[113,118,123,128],{"id":114,"question_zh":115,"answer_zh":116,"source_url":117},27261,"如何简化常用类的导入方式？","从 0.0.14 版本开始，您可以直接从 `council` 包导入常用类，而无需深入子模块。例如，可以使用 `from council import LLMController, LLMEvaluator, Agent, BasicFilter` 代替分别从 `council.controllers`、`council.evaluators` 等模块导入。该功能已合并并在后续发布中可用。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fissues\u002F100",{"id":119,"question_zh":120,"answer_zh":121,"source_url":122},27262,"项目的更新频率是怎样的？","工程团队以两周为一个冲刺周期（sprint）来改进 Council。虽然许多冲刺会带来主要功能新增和新版本发布，但部分冲刺可能专注于微小的增量改进，这些改进可能会包含在随后的版本中。建议关注官方动态以获取最新计划。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fissues\u002F67",{"id":124,"question_zh":125,"answer_zh":126,"source_url":127},27263,"使用 OpenAILLM 时为什么报错提示必须提供 model 参数？","OpenAI API 要求在每次调用时都必须提供 `model` 参数。如果在环境变量中省略 `OPENAI_LLM_MODEL`，会导致 API 返回 400 错误。解决方法是显式配置该环境变量，例如设置 `OPENAI_LLM_MODEL=\"gpt-3.5-turbo\"`。此问题已在相关 PR 中修复，确保配置项正确处理。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fissues\u002F45",{"id":129,"question_zh":130,"answer_zh":131,"source_url":132},27264,"README 中的 Discord 邀请链接无效怎么办？","README 中原本的 Discord 邀请链接已失效，正确的邀请链接应为：https:\u002F\u002Fdiscord.com\u002Finvite\u002FDWNCftGQZ3。该问题已被社区贡献者修复并合并。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fissues\u002F56",[134,138,143,147,152,157,162,167,171,176,181,186,191,196,201,206,211,216,221,226],{"id":135,"version":136,"summary_zh":76,"released_at":137},180375,"v0.0.29","2025-01-16T19:13:15",{"id":139,"version":140,"summary_zh":141,"released_at":142},180376,"v0.0.28","## 变更内容\n* 功能更新：Groq 成本计算，由 @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F201 中实现\n* 功能支持：gemini-2.0-flash-exp，由 @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F199 中实现\n* 功能重构：LLMDatasetMessage，由 @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F202 中实现\n* 功能：must_read_env_str，由 @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F203 中实现\n* 功能：CodeBlocksResponseParser.to_response_template()，由 @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F204 中实现\n* 功能重构：LLM 函数包，由 @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F200 中实现\n* 功能重构：LLM 响应，由 @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F205 中实现\n* 允许 LLMFunction.execute() 接受空输入，由 @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F206 中实现\n* 发布版本 0.0.28，由 @aflament 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F207 中完成\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fcompare\u002Fv0.0.27...v0.0.28","2024-12-20T21:56:26",{"id":144,"version":145,"summary_zh":76,"released_at":146},180377,"v0.0.27","2024-12-06T19:19:02",{"id":148,"version":149,"summary_zh":150,"released_at":151},180378,"v0.0.26","## 变更内容\n* 功能更新：LLM 文档，由 @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F183 中完成\n* 文档转 Markdown，由 @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F184 中完成\n* 功能：用于自我纠正的消耗计算，由 @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F185 中完成\n* 修复 YAML 数据安装问题，由 @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F182 中完成\n* 功能：支持 Claude 3.5 Haiku，由 @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F186 中完成\n* Ollama 的初始实现，由 @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F187 中完成\n* 功能：重构消耗计算器，由 @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F188 中完成\n* 发布版本 0.0.26，由 @aflament 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F189 中完成\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fcompare\u002Fv0.0.25...v0.0.26","2024-11-06T22:19:57",{"id":153,"version":154,"summary_zh":155,"released_at":156},180379,"v0.0.25","## 变更内容\n* 由 @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F175 中实现的 LLMFunction 功能：LLMMessage\n* 由 @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F176 中实现的 LLMCachingMiddleware 功能\n* 由 @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F178 中实现的 LLMFunctionWithPrompt 提示词缓存功能\n* 由 @aflament 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F179 中实现的将 LLM 响应添加到 LLM 函数的功能\n* 由 @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F177 中实现的消费成本功能\n* 由 @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F180 中实现的 YAML 成本配置功能\n* 由 @aflament 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F181 中发布的 0.0.25 版本\n\n## 重要提示\n\n目前修复版本的安装命令为：`pip uninstall council-ai && pip install git+https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil.git@fix-yaml-data`\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fcompare\u002Fv0.0.24...v0.0.25","2024-10-30T23:21:45",{"id":158,"version":159,"summary_zh":160,"released_at":161},180380,"v0.0.24","## 变更内容\n* 功能：代码解析器不再使用正则表达式，由 @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F171 中实现\n* 功能：文档更新，由 @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F172 中完成\n* 功能：LLM 文件日志中间件，由 @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F173 中实现\n* 发布：版本 0.0.24，由 @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F174 中发布\n\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fcompare\u002Fv0.0.23...v0.0.24","2024-10-11T18:26:34",{"id":163,"version":164,"summary_zh":165,"released_at":166},180381,"v0.0.23","## 变更内容\n* @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F164 中添加了对 OpenAI o1 模型的支持\n* @dan-kur 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F167 中更新了代码解析器的正则表达式模式，以处理不含空格的空代码块\n* @dan-kur 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F168 中更新了代码解析器模式，以支持包含特殊字符的语言\n* @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F166 中实现了 Anthropic 提示词缓存功能\n* @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F165 中实现了初始响应解析器功能\n* @aflament 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F169 中进行了代码清理\n* @aflament 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F170 中发布了 0.0.23 版本\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fcompare\u002Fv0.0.22...v0.0.23","2024-09-26T21:14:54",{"id":168,"version":169,"summary_zh":76,"released_at":170},180382,"v0.0.22","2024-09-06T15:01:50",{"id":172,"version":173,"summary_zh":174,"released_at":175},180383,"v0.0.21","## 变更内容\n* LLMFunction - 由 @aflament 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F156 中进行的代码重构\n* 由 @aflament 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F157 中进行的代码清理\n* 由 @aflament 发布的 0.0.21 版本，详见 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F158\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fcompare\u002Fv0.0.20...v0.0.21","2024-07-17T15:35:38",{"id":177,"version":178,"summary_zh":179,"released_at":180},180384,"v0.0.20","## 变更内容\n* 由 @aflament 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F152 中放宽版本约束\n* 由 @aflament 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F153 中增强 LLMFunction\n* 由 @aflament 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F154 中增强 LLMMessage 类\n* 由 @aflament 发布 0.0.20 版本，在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F155 中完成\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fcompare\u002Fv0.0.19...v0.0.20","2024-07-04T15:00:12",{"id":182,"version":183,"summary_zh":184,"released_at":185},180385,"v0.0.19","## 变更内容\n* 初次 Gemini 实现，由 @aflament 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F149 中完成\n* 功能新增：初次支持图片，由 @aflament 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F150 中完成\n* 0.0.19 版本发布，由 @aflament 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F151 中完成\n\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fcompare\u002Fv0.0.18...v0.0.19","2024-06-27T17:45:16",{"id":187,"version":188,"summary_zh":189,"released_at":190},180386,"v0.0.18","## 变更内容\n* 功能代码清理 20240529，由 @aflament 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F141 中完成\n* 修复匹配标签，由 @aflament 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F142 中完成\n* 功能重构 LLM 配置，由 @aflament 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F144 中完成\n* 功能支持新的 OpenAI 模型 20240607，由 @aflament 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F145 中完成\n* 功能 LLM 提示词配置，由 @Winston-503 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F146 中完成\n* 添加 LLMFunction，由 @aflament 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F147 中完成\n* 增加路径并简化克隆代码，由 @Budalebah 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F143 中完成\n* 发布 0.0.18，由 @aflament 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F148 中完成\n\n## 新贡献者\n* @Budalebah 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F143 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fcompare\u002Fv0.0.17...v0.0.18","2024-06-21T18:53:13",{"id":192,"version":193,"summary_zh":194,"released_at":195},180387,"v0.0.17","## 变更内容\n* 添加 `COUNCIL_PYTHON_EXECUTABLE` 可选环境变量，由 @gkoch78 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F131 中完成\n* 修复 LLMException 中的 f-string，由 @gkoch78 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F132 中完成\n* 新特性：添加值校验器，由 @aflament 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F135 中完成\n* 代码清理，由 @aflament 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F136 中完成\n* 修复 `get_llm_from_config` 函数中对 Anthropic 的支持问题，由 @ethancjackson 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F134 中完成\n* 支持自定义 OpenAI API 主机，由 @pixelkaiser 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F133 中完成\n* 修复集成测试（20240314），由 @aflament 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F137 中完成\n* 新特性：新增对 Anthropic 新模型的支持，由 @aflament 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F138 中完成\n* 功能发布 0.17，由 @aflament 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F139 中完成\n\n## 新贡献者\n* @ethancjackson 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F134 中完成了首次贡献\n* @pixelkaiser 在 https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F133 中完成了首次贡献\n\n**完整变更日志**：https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fcompare\u002Fv0.0.16...v0.0.17","2024-03-15T01:47:33",{"id":197,"version":198,"summary_zh":199,"released_at":200},180388,"v0.0.16","## What's Changed\r\n* CU-8686yqa3h_Fix-execute_log_to_json-when-a-log-entry-contains-an-error by @gkoch78 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F123\r\n* Feature add openai new models 20240125 by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F125\r\n* Add parameters to google skills init by @zikunukiz in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F122\r\n* Suppress roadmap section until further notice by @Winston-503 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F124\r\n* Feature improve yaml parsing in llmanswer by @gkoch78 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F127\r\n* Fix timeout by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F128\r\n* Add ability to configure LLM with Yaml files by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F129\r\n* Version 0.0.16 by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F130\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @zikunukiz made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F122\r\n* @Winston-503 made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F124\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fcompare\u002Fv0.0.15...v0.0.16","2024-01-31T21:53:04",{"id":202,"version":203,"summary_zh":204,"released_at":205},180389,"v0.0.15","## What's Changed\r\n* Feature add anthropic llm by @gkoch78 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F109\r\n* Fix imports from Anthropic by @gkoch78 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F110\r\n* Feature add llm call timeout exception by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F111\r\n* Feature add wikipedia search skill by @gkoch78 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F112\r\n* Feature model parameters refactoring by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F113\r\n* Requirements Updates by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F114\r\n* Improve logging by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F115\r\n* Feature update notebooks by @gkoch78 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F116\r\n* Feature release 0.0.15 by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F117\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fcompare\u002Fv0.0.14...v0.0.15","2023-11-10T02:05:14",{"id":207,"version":208,"summary_zh":209,"released_at":210},180390,"v0.0.14","## What's Changed\r\n* Add relevant execution graph node in the execution log entry by @gkoch78 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F101\r\n* Add commonly used types in council main module by @gkoch78 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F102\r\n* Feature improve controller extensibility by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F103\r\n* Misc code clean-up by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F104\r\n* Feature add python code skills by @gkoch78 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F105\r\n* Add llm-filter by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F106\r\n* Add logs into context for LLM {Evaluator, Controller, Filter, Similarity Scorer} by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F107\r\n* Release 0.0.14 by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F108\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fcompare\u002Fv0.0.13...v0.0.14","2023-10-27T17:31:23",{"id":212,"version":213,"summary_zh":214,"released_at":215},180391,"v0.0.13","## What's Changed\r\n* CU-8685u1cq8_Council-add-DoWhile-runner by @Naccomy in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F94\r\n* Cu 8685uwxba council add while runner by @Naccomy in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F95\r\n* Add ranking to Controller's execution unit, enabling parallel chain execution by @gkoch78 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F96\r\n* Controller Parallelism by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F97\r\n* Feature release 0.0.13 by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F98\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fcompare\u002Fv0.0.12...v0.0.13","2023-10-13T22:11:15",{"id":217,"version":218,"summary_zh":219,"released_at":220},180392,"v0.0.12","## What's Changed\r\n* Feature bugfix budget by @gkoch78 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F83\r\n* Add code examples for static graph and execution log by @gkoch78 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F84\r\n* Message Banner on doc built from main by @gkoch78 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F85\r\n* Feature refactor runner tests by @gkoch78 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F86\r\n* Feature fix if runner missing monitor dependency and add an else runner by @gkoch78 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F87\r\n* Bug fix wrong runner node in agent chain graph by @gkoch78 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F88\r\n* Feature add helper monitored llm by @gkoch78 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F90\r\n* Feature exporting type hints by @gkoch78 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F91\r\n* Feature add logging by @gkoch78 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F92\r\n* Support Chains with instructions by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F89\r\n* Version 0.0.12 by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F93\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fcompare\u002Fv0.0.11...v0.0.12","2023-09-21T23:20:24",{"id":222,"version":223,"summary_zh":224,"released_at":225},180393,"v0.0.11","## Highlighted New Features \r\n* Export of the agent execution graph as Json\r\n* Introduction of an execution log that keeps track of all execution duration, messages, and budget.\r\n* Consolidation of Context\r\n* Introduction of Filter \r\n\r\n## Know Issues\r\n* budget consumptions are double counted (fixed by : https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F83)\r\n* budget consumptions are not tracked in the execution log (fixed by: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F83)\r\n* execution log is not publicly available yet\r\n\r\n## Breaking changes\r\nThis release contains a number of breaking changes, including:\r\n* `Budget` class has moved from `council.runners` to `council.context`\r\n* `Controller` was holding two responsibilities: `get_plan` and `select_responses`. It is now only responsible for the planning through the `execute` function.\r\n* `Filter` is a new concept which takes on the `select_responses` responsibility from the Controller through its own `execute` function\r\n* The `budget` parameter of all `execute` functions has been removed. The `budget` is now available through the context, `context.budget`\r\n* `execute` function should no longer be overridden in custom class implementation. Override `_execute` instead \r\n* `Chains` are now passed to `Controller.__init__` instead of `Agent.__init__`\r\n* `context.chatHistory` has been renamed `context.chat_history`\r\n* `context.evaluationHistory` has been replaced with `context.evaluation`\r\n* `llm.post_chat_request` has changed to accept an `LLMContext`\r\n\r\n\r\n## What's Changed\r\n* Cu 8685duxrx restructure documentation by @Naccomy in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F70\r\n* CU-8685duz8p_Add-Parallel-Execution-example by @Naccomy in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F71\r\n* CU-8685duz6t_Add-Token-Budgets-example by @Naccomy in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F72\r\n* Feature extract filter from controller by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F73\r\n* Feature track agent execution information by @gkoch78 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F74\r\n* Dependencies Updates by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F76\r\n* Feature add notebook test by @gkoch78 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F77\r\n* Update README.md by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F78\r\n* Add a name property on Agent by @gkoch78 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F79\r\n* Ensure budget is not expired if a remaining is equal to 0 by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F80\r\n* Update documentation for context objects by @gkoch78 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F81\r\n* Release 0.0.11 by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F82\r\n\r\n## New Contributors\r\n* @Naccomy made their first contribution in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F70\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fcompare\u002Fv0.0.10...v0.0.11","2023-09-12T16:38:54",{"id":227,"version":228,"summary_zh":229,"released_at":230},180394,"v0.0.10","## What's Changed\r\n* Readme and documentation Updates by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F60\r\n* Feature improve templating by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F61\r\n* Fix readme badges by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F62\r\n* Feature enhance llm evaluation by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F63\r\n* Feature add llm fallback mechanism by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F64\r\n* Add unit test for openai model configuration by @gkoch78 in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F65\r\n* Feature adapt prompt for llama2 by @aflament in https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fpull\u002F66\r\n\r\n\r\n**Full Changelog**: https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fchain-ml\u002Fcouncil\u002Fcompare\u002Fv0.0.9...v0.0.10","2023-08-21T19:54:46"]