您现在应该探索的 9 个有趣的开源项目
如今，开源软件和工具几乎无处不在。最近的一项研究发现，大约 97% 的审计代码库包含开源软件。对于个人开发人员来说，为开源项目做出贡献是学习和提高其技能的好方法。
无论您是在探索 AI 等新技术、寻找有用的工具，还是与全球社区合作，开源项目都提供了无数的机会。
在本文中，我收集了 9 个有趣的开源项目，您现在应该探索一下。让我们开始吧！
请随时为这些项目和工具做出贡献以帮助改进它们，或者在您自己的项目中使用这些工具。
一、OPAL - 策略引擎的管理层
OPAL 是一个开源管理层，旨在与 Open Policy Agent （OPA） 和 AWS Cedar 等策略引擎配合使用。
如果您是从事具有复杂访问控制的大型项目的开发人员，OPAL 简化了跨团队或用户组管理权限的过程。
它可以实时检测策略和策略数据的更改，确保应用的授权层保持最新状态。
无论您的数据是通过 API、Git 还是第三方服务更改，OPAL 都会通过适当的访问流程自动将必要的策略和授权数据同步到您的服务。
1. OPAL 的功能和用例
1.1 实时权限更新
OPAL 可实时自动授予或撤销权限，无需跨应用程序手动更新访问权限。
1.2 策略即代码
开发人员可以将策略编写为代码，使其更易于版本控制、审查和管理，以实现一致的策略处理。
1.3 云原生集成
OPAL 可轻松与 AWS 或 Kubernetes 等基于云的微服务集成，从而简化安全和自动化的策略更新。
1.4 细粒度授权
OPAL 支持精确的端到端授权，并与多种策略语言和分散数据源兼容，使其成为复杂分布式系统的理想选择。
此工具对于向项目添加实时权限更新非常有用，还允许您轻松查看和管理大型应用程序中不同级别的用户角色。
2. 社区支持
在 GitHub 上拥有 4.5k 星，拥有强大的社区，加入他们的 Slack 或为项目加星标以表示您的支持：
GitHub 上的 OPAL二、Hexabot AI - 聊天机器人生成器
构建 AI 聊天机器人通常意味着复杂的编码和利用多种工具。如果您正在寻找一种更简单的方法，那么这适合您。
Hexabot AI 是一个开源平台，无需复杂的编码即可创建智能聊天机器人。使用其可视化编辑器，您可以跨多个渠道和语言构建、管理和部署聊天机器人。
您可以使用可视化编辑器构建零代码客户支持机器人，并创建多渠道购物助手，以便使用 Hexabot 无缝发现产品。
您还可以为小型企业部署具有多语言支持的 AI 驱动的预约调度程序。通过为不同目的创建不同类型的机器人，您可以做很多事情。
三、KitOps - 基于标准的打包和版本控制系统
如果您在 AI、ML 或 SRE 团队中工作，则可能会使用不同的工件，例如模型、源代码、数据集等，这些工件是单独存储和版本控制的。
KitOps 是市场上唯一一个使用 OCI 标准将所有内容整合在一起的开源工具，可帮助数据科学家、应用开发人员和致力于集成或管理自托管 AI/ML 模型的 SRE 之间顺利协作。
1. KitOps 的功能和用例
1.1 统一打包和版本控制
KitOps 允许组织将模型、数据集、配置和代码打包到 ModelKit 中，这些模型符合 OCI 标准、可重现且版本化。
1.2 自动化和灵活性
KitOps 与 CI/CD 工作流集成，支持自动打包、测试和部署。
1.3 安全和审计
每个 ModelKit 都通过 SHA 摘要和工件签名进行保护，确保所有模型资产的防篡改和可靠的来源跟踪。
1.4 集成和可移植性
ModelKit 基于标准，允许它们存储在任何符合 OCI 标准的注册表中，并在各种 AI/ML 项目中使用。
此工具非常适合 DevOps/MLOps 团队，他们正在寻找用于 AI 项目的版本控制包库，这些包存储在他们已经在使用的企业注册表中。
2. 社区支持
KitOps 是一个令人兴奋的新项目，它解决了开发人员的一个关键问题 - 有效地管理 AI/ML 模型并对其进行版本控制，加入他们的 Discord 或为项目加星标以表示您的支持：
四、Langflow - 低代码 AI 应用
如果您是一名开发人员，希望无需太多编码即可构建复杂的 AI 应用程序。Langflow 可以是一个很好的工具。其直观的界面使用户能够专注于应用程序逻辑和功能，而不是底层基础设施。
Langflow 是一个开源的低代码应用程序构建器，旨在创建检索增强生成 （RAG） 和多代理 AI 应用程序。
1. Langflow 的功能和用例
1.1 可视化开发界面
一个拖放式界面，可简化工作流程的创建和测试，从而减少对大量编码的需求。
1.2 灵活的集成
Langflow 支持广泛的模型、API 和数据库，包括 OpenAI、Pinecone 和 MongoDB 等知名选项。
1.3 实时原型设计和部署
借助集成的监控和调试工具，Langflow 可以立即测试工作流，使开发人员能够随时随地优化性能。
该工具对于使用流行和新兴 AI 平台和框架（如 Hugging Face、LangChain 等）的 AI 开发人员非常有帮助。
2. 社区支持
在 GitHub 上拥有 31k+ 星，它拥有一个强大且不断壮大的社区，为项目加星标以表示您的支持：
五、Readyset - 数据库缓存层
如果您是使用 Postgres 或 MySQL 的开发人员，您可能熟悉处理复杂 SQL 查询时出现的性能问题。
您可能还会发现自己在实施新的缓存解决方案时对应用程序进行了多项更改。在这种情况下，ReadySet 可能是一个有用的工具！
Readyset 是一个透明的数据库缓存层，可提高应用程序性能和可扩展性。
它可以轻松与您现有的设置集成，将复杂的 SQL 查询转换为快速查找，同时保持缓存的结果与您的数据库同步。
1. Readyset 的功能和用例
它充当应用程序和数据库之间的一个层，保持缓存结果和底层数据之间的一致性。
如果您正在处理读取密集型应用程序，例如内容平台或分析工具，则此工具非常有用。
2. 社区支持
六、Instant DB - 适用于前端的实时数据库
如今，大多数开发人员都希望构建至少一个很酷的实时应用程序，而无需处理复杂的基础设施。管理多个身份验证、服务器和后端工具可能既昂贵又具有挑战性。
如果您是正在寻找解决方案的开发人员，InstantDB 可能是适合您的工具。它对于创建流畅、实时的用户体验，同时简化后端逻辑管理和扩展非常有帮助。
您可以轻松实现协作功能，例如显示输入者、支持多个光标位置以及使用 Instant 在应用程序中启用多设备同步。
GitHub上的InstantDB Star
七、LanceDB - 适用于多模态 AI 的数据库
开发人员经常难以管理和查询大量不同的数据。
传统的矢量数据库通常需要单独存储嵌入及其元数据，这会使工作流程复杂化并增加额外成本。这种分离会使保持所有内容同步和创建高效的应用程序变得更加困难。
LanceDB 允许您以 Lance 格式存储和管理嵌入和实际数据，例如图像、视频、文本等，从而解决了这个问题。
1. LanceDB 的功能和用例
1.1 可扩展且高效的搜索功能
LanceDB 具有生产规模的向量搜索功能，并支持向量相似性、全文搜索和 SQL 查询，提高了数据检索和管理的效率。
1.2 灵活的部署选项
LanceDB 提供开源嵌入式版本和基于云的无服务器选项，为开发人员提供了灵活性。
如果您喜欢 AI 并使用 RAG、AI 模型和数据集，并且您是本地优先 AI 应用程序的粉丝，那么它会非常有帮助。
LanceDB OSS 允许您在自己的基础设施上运行嵌入式矢量数据库。
2. 社区支持
八、Phidata - AI 代理框架
开发人员或组织广泛使用 AI 代理在 AI 的帮助下自动执行特定任务。开发人员在构建能够管理复杂任务并适应用户需求的应用程序时经常面临挑战。
Phidata 通过提供一个框架来创建有效管理状态和内存的代理系统来解决这个问题。
借助 Phidata，开发人员可以轻松地在本地或云中运行代理，并利用内置的监控工具来跟踪性能。
它通过管理代理的状态和提供用户友好的交互界面来简化开发过程，帮助开发人员有效地构建和优化他们的系统。
1. Phidata 的功能和用例
如果您想构建需要内存、知识和与外部工具交互的特定域代理，Phidata 允许您使用不同的提供程序、知识库和存储选项，例如 OpenAI、Ollama、Mistral、Pinecone、Qdrant、Postgres、Langchain、DynamoDB 等等。
2. 社区支持
九、Stack Auth - 托管用户身份验证
我们列表中的最后一个工具是 Stack Auth，它是 Auth0 和 Clerk 的开源替代品。如果您希望集成一个自托管、可定制的用户身份验证系统，Stack Auth 是一个很好的选择，因为它的自托管版本是完全免费的。
Stack Auth 对单点登录 （SSO）、OAuth 和多因素身份验证 （MFA） 等功能的广泛支持。
它特别适用于需要避免供应商锁定或降低与第三方身份验证服务相关的成本的项目。
自托管功能可确保敏感用户数据保留在您的基础设施中，从而为具有严格合规性需求的应用程序提供增强的安全性。
1. Stack Auth 的功能和用例
需要注意的一点是，Stack Auth 提供了一个可自定义的自托管身份验证系统，使开发人员能够轻松处理用户访问。