在快速发展的AI领域，开发者们不断寻求更高效、更灵活的工具来加速创新。 本文将深入剖析近期涌现的顶尖开源AI开发项目，这些项目不仅降低了AI开发的门槛，还为开发者提供了强大的功能，助力他们构建更智能、更强大的应用程序。从实时协作的Omnara到终端赋能的Gemini CLI，再到模型工程神器Transformer Lab，以及数据处理利器Pathway，我们将逐一揭秘这些工具的独特魅力和应用场景。此外，还将探讨POML、mkcert、OpenCode和Ubicloud等项目，为您呈现一幅AI开发工具的全景图，助您在AI浪潮中扬帆起航！这些开源工具不仅功能强大，而且灵活可定制，能够满足不同开发者的需求，是AI开发者提升效率、实现创新的不二之选。
核心要点
Omnara：将AI代理转变为实时协作助手，手机或网页浏览器即可监控。
Gemini CLI：赋予终端AI能力，直接在命令行中使用Gemini模型。
Transformer Lab：提供LLM和扩散模型工程的桌面工具包。
Pathway：实时Python数据引擎，赋能实时数据管道。
POML：结构化prompt编排标记语言，简化prompt工程。
mkcert：零配置本地HTTPS证书工具，保障本地开发安全。
OpenCode：在您的终端中工作的AI编码代理。
Ubicloud：您可以随时随地运行的开源云
OpenAI Codex：赋予开发人员在代码的构建中更高效的Agent
赋能AI开发的开源项目
Omnara：AI代理的实时协作中心
omnara 正在引领潮流，将ai代理转变为实时协作助手，无论您使用的是 claude code、cursor、github copilot还是其他工具。
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您可以通过手机或网页浏览器随时随地监控和指导您的AI代理，将它们从沉默的任务执行者转变为可交互的实时队友。Omnara 的独特之处在于其移动优先的界面与实时可见性的结合，让您可以随时了解您的AI代理的动态。与其他工具不同，Omnara 通过推送通知，在您的代理遇到阻碍或需要输入时立即提醒您，无需浪费时间等待失败的任务结果。
主要功能包括：
- 实时监控： 随时了解AI代理的每一步操作。
- 交互式问答： 即时响应代理提出的问题，提供指导。
- 移动优先设计： 通过手机、平板电脑或桌面设备进行完全控制。
- 智能通知： 仅在需要输入时收到提醒。
- 通用仪表板： 在一个统一的界面中管理所有AI代理。
最重要的是，Omnara 是开源的，这为您提供了完全的透明度和控制权，您可以根据自己的需求进行定制和扩展。Omnara官网: omnara.com
如果您正在寻找一种将AI代理集成到您的开发工作流程中的方法，并希望获得更高的可见性、控制力和协作性，那么Omnara 绝对值得一试。让我们一起探索如何利用 Omnara 将 AI 代理从无声执行者转变为动态协作伙伴，彻底改变您的开发方式。
Gemini CLI：在终端中释放AI的力量
Gemini CLI 是一款独特的开源AI代理，可将 Gemini 的强大功能直接引入您的终端。
这意味着您可以在命令行中直接使用 Gemini 的智能，无需切换到 Web 界面。
Gemini CLI 不仅仅是一个聊天机器人，而是一个能够理解您的工作区、运行命令、操作文件、获取实时信息，甚至调试代码的工具。它将您的命令行转变为强大的 AI 助手。
Gemini CLI 的亮点之一是其慷慨的免费使用层级。只需一个个人 Google 帐户和一个免费 Gemini Code Assist 许可证，您就可以访问 Gemini 2.5 Pro，并拥有 100 万 token 的上下文窗口。免费用户还可以享受每分钟 60 次请求和每天 1000 次请求的配额。
主要功能包括：
- 强大的 Gemini 2.5 Pro： 访问 100 万 Token 上下文窗口
- 内置工具： Google 搜索支持、文件操作、shell 命令、网页获取
- 可扩展性： MCP（模型上下文协议）支持自定义集成
- 终端优先： 专为喜欢在命令行中工作的开发者而设计
- 开源： Apache 2.0 许可
使用 Gemini CLI，您可以:
- 提问，编辑文件，或者运行命令；
- 清晰地表达目标，以便获得最佳效果；
- 通过
/help获得更多信息。
Gemini CLI 提供了一种直接且轻量级的方式来访问 Gemini，让您能够以最直接的方式将您的 Prompt 传递给模型。它还支持各种身份验证选项，以满足不同的用户需求。
Gemini CLI 的设计注重生产力、透明度和社区协作，正在重新定义开发者们与 AI 的互动方式。
Gemini CLI Github： google-gemini/gemini-cli
Transformer Lab App：一站式LLM和扩散模型工具包
Transformer Lab App 是一款开源桌面工具包，专为高级 LLM 和扩散模型工程而设计。
它提供了一个统一且用户友好的界面，让您可以与大型语言模型（LLM）和扩散模型进行交互、训练、微调和评估。最棒的是，您可以在自己的计算机上本地运行这些模型，或在云端运行。
Transformer Lab App 的独特之处在于其广泛的功能，所有这些功能都集成在一个易于使用的跨平台 GUI 中。它支持数百种流行的模型系列，例如 Llama、Mistral、Stable Diffusion 和 Phi，只需单击一下即可从 Hugging Face 下载。
主要功能包括：
- 一键下载数百种流行模型： 支持 DeepSeek、Qwen、Gemma、Phi4、Llama、Mistral、Mixtral、Stable Diffusion、Flux、Command-R 等等。
- 从 Hugging Face 下载任何 LLM、VLM 或扩散模型。
- 微调/训练跨不同硬件。
- RLHF（强化学习人类反馈）和偏好优化。
无论您是在 Windows、macOS 还是 Linux 上工作，Transformer Lab App 都能无缝适应您的设置。Transformer Lab App 不仅是一款被动模型使用工具，它还能够使用高级技术训练和微调模型，例如 RLHF、DPO、ORPO 和 SimPO，并且您可以在自己的硬件上进行这些操作，无论您使用的是 GPU 还是 Apple MLX。
Transformer Lab App 具有简单易懂的操作界面，以及全面的生态配置，是一款允许任何人尝试使用大型语言模型的应用程序。
Transformer Lab App Github： transformerlab/transformerlab-app
Pathway：实时Python数据引擎
Pathway 是一款实时、Python 友好的数据引擎，由 Rust 驱动，旨在简化实时数据管道的创建过程。
它使开发者能够毫不费力地构建处理实时数据流的应用程序，为AI应用提供强大支持。
Pathway 的独特之处在于它将 Python 的简洁性与 Rust 的高性能执行相结合。Pathway将您的本地 Claude Code 会话或其他代理连接到全设备使用
主要功能包括：
- Python 易用性： 使用您熟悉的 Python 语法编写数据逻辑。
- Rust 性能： 利用 Rust 引擎实现多线程、多处理和分布式计算。
- 实时处理： 能够即时处理实时数据流，并处理乱序或延迟的事件。
- 数据集成：通过airbyte从卡夫卡、Gdrive、Postgre SQL或者SharePoint等链接300多个数据源
- 支持LLM管道： Pathway 可以对LLM和RAG管道等进行数据分析
使用 Pathway，您可以利用 LLM 快速构建数据驱动型的应用程序。Pathway 并不是一个简单的工具，它采用智能 CLI 封装，能够监控本地的 Claude Code 会话或其他代理，实时捕捉日志和终端输出，并通过 REST 和服务器发送事件 (SSE) 将数据转发到后端。
Pathway为从新手到专家的每个人都带来了实时计算。
Pathway官网: pathway.com
POML：Prompt编排标记语言
POML（Prompt Orchestration Markup Language）是一种新颖的标记语言，旨在为大型语言模型带来结构、可维护性和多功能性，从而推进 prompt 工程的发展。
POML通过使用语义标签（例如 role、task 和 example）来鼓励模块化设计，从而解决 prompt 开发中的常见挑战。
POML 采用类似于 HTML 的语法，将 prompt 分解为可重用的部分，从而提高可读性、重用性和可维护性。
主要功能包括：
- 结构化 prompt 标记： 采用 HTML 风格的语法，使用 role、task 和 example 等语义组件来鼓励模块化设计，从而增强 prompt 的可读性、可重用性和可维护性。
- 全面的数据处理： 结合专门的数据组件（例如 document、table、img）来无缝嵌入或引用外部数据源，例如文本文件、电子表格和图像，并提供可自定义的格式选项。
- 解耦的演示文稿样式： 采用类似 CSS 的样式系统，将内容与演示文稿分离。这使开发者能够通过样式表定义或内联属性来修改样式（例如，详细程度、语法格式），而不会改变核心 prompt 逻辑，从而缓解 LLM 格式敏感性。
- 集成模板引擎： 包含内置模板引擎，支持变量、循环（for）、条件（if）和变量定义（let），用于动态生成复杂的数据驱动型 prompt。
借助 POML，您可以轻松管理 prompt 组件，无缝集成不同的数据类型，并管理演示文稿的各种变体。这一创新工具赋能开发者创造更复杂、更可靠的 LLM 应用程序。
有了 POML，您可以更轻松地创建、管理和优化 LLM prompt，从而构建更智能、更有效的 AI 应用程序。
mkcert：零配置HTTPS本地安全开发
mkcert 是一个简单、零配置的工具，用于创建本地信任的开发证书。
它旨在消除在本地开发环境中设置 HTTPS 所带来的复杂性。
mkcert 的独特之处在于它能够轻松地生成本地信任的开发证书，而无需复杂的 OpenSSL 命令或手动步骤。使用mkcert 可以使用TLS工具保证端对端数据的安全性。
主要功能包括：
- 零配置安装
- 信任本地开发证书
- 支持各种平台（macOS、Windows、Linux）
- 简单易用的命令行界面
使用 mkcert，您可以轻松地为 localhost、127.0.0.1 或任何其他本地域名创建有效的 TLS 证书。这些证书受到您浏览器的信任，无需任何手动信任操作。
mkcert 的使用非常简单：
- 安装 mkcert：使用 Homebrew、Chocolatey 或 Scoop 等软件包管理器安装 mkcert。
- 创建本地 CA：运行 mkcert -install 创建一个本地证书颁发机构 (CA)。
- 生成证书：使用 mkcert example.com 创建域的证书。
mkcert 使开发人员能够快速保护本地开发环境中的 HTTPS 连接，而无需处理复杂配置或浏览器警告。在HTTPS本地安全开发上mkcert是首选。
mkcert官网: mkcert.dev
OpenCode：终端的AI编码Agent
OpenCode 不仅仅是另一个 AI 助手，而是一个改变游戏规则的工具，它使开发人员能够在他们编写代码的地方（即终端）获得 AI 的强大功能。
OpenCode 具有快速、主题化的 TUI（终端用户界面），它使用 Bubble Tea 构建，可在不中断流程的情况下提供实时交互。OpenCode能够进行代码库审查、代码提交以及测试。
主要功能包括：
- 多模型支持： Anthropic Claude, Google Gemini， 甚至可以在本地使用Ollama
- 多会话工作流： 同时做多个任务
- LSP支持代码分析，帮助你理解代码库,智能修复build错误，修复bug，补全代码
- 使用markdown文件支持自定义命令并创建重用工作流
OpenCode不是独立完成事情，OpenCode会使用Git完成本地代码管理，并结合CI的测试机制，让整个开发过程都安全可控。
有了 OpenCode，您可以享受到快速、自动化的编码体验，同时还能保持对项目的完全控制。它是一个强大而灵活的 AI 编码助手，可以帮助您提高生产力并更快地构建更好的软件。
OpenCode官网: opencode.ai
Ubicloud：随时随地运行的开源云
Ubicloud 是一个开源云平台，为您提供在任何地方运行云基础设施的能力。
Ubicloud 旨在为开发者提供一种替代方案，让他们可以避免被锁定在大型云服务提供商的专有生态系统中，从而降低成本并提高灵活性。
主要功能包括：
- 开源： 所有组件都是开源的，确保透明度和社区驱动的开发。
- 可移植性： 可以运行在租赁服务器或自建硬件上，避免厂商锁定。
- 简化： Ubicloud 优先考虑基本云服务（计算、存储、网络、数据库），提供简洁的用户界面。
- Kubernetes支持： 易于扩缩容。
- 集成了AI/ML环境。
借助 Ubicloud，您可以利用熟悉的云功能轻松管理应用程序，无需担心供应商锁定或高昂的成本。你可以很便宜的使用kubernate的运行服务，且不会产生其他费用。
Ubicloud 提供了一个更经济、更灵活且更开放的云环境，使开发者能够完全掌控自己的基础设施。
Ubicloud官网: ubicloud.com
其他精选开源项目
除了上述项目外，视频中还介绍了另外两个优秀的开源项目，它们同样值得关注：
- Pathway： 专为高级 LLM 和扩散模型工程而设计，提供了一个统一且用户友好的界面，让您可以与大型语言模型（LLM）和扩散模型进行交互、训练、微调和评估。
- Mkcert：它是一个简单工具，您可以使用该工具制作在本地计算机上安全地运行网站所需的开发服务器证书。
AI Agent在开源项目的实际应用案例
使用 AI Agent 添加支付页面到网站
Ommara可以帮助您构建一个支付页面，使用这个页面到你的网站会怎么样。Omnara通过用户输入到AI agent，引导Agent来完成一些列工作，首先Agent会分析网站结构，然后选择合适的支付方式进行分析，Agent会提供4种支付方案，等你决定好方案，Agent会创建新的组件，优化Stripe配置，还能够兼容各种设计系统。
如何使用 OpenCode
OpenCode快速开始
OpenCode可以通过一些参数进行安装，安装完成后，运行OpenCode之后就可以快速开启你的AI编程之旅。
下面是OpenCode快速安装的步骤
- YOLO:
curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash
- 或者使用包管理器：
npm i -g @openai/codex # or bun/pnpm/yarn brew install sst/tap/opencode # macos and Linux paru -S opencode-bin # Arch Linux
就可以体验OpenCode Agent的奇妙之旅
Omnara 定价
Omnara Pricing
Omnara 提供不同的定价方案以满足不同的需求。
以下是 Omnara 的定价方案：
| 套餐 | 价格 | 功能 |
|---|---|---|
| 免费 | $0/月 | 每月 10 个代理，核心功能 |
| 专业 | $9/月 | 无限代理，优先支持 |
| 企业版 | 请联系我们 | 团队、SSO、自定义集成 |
Omnara 优缺点
? Pros方便性：你可以随时随地通过手机和网页使用ommnara
管理性：方便集中管理各种 Agent
? Cons部分Agent类型兼容可能存在问题
需要联网使用
Ommara 核心功能
Ommara核心功能
Ommara 具有以下核心功能：
- 实时监控：实时监控可以查看到你的AI Agent的每一个步骤
- 交互式问答：在你构建时可以针对Agent的需求给出及时的反馈。
- Mobile-First设计： full权限管理，方便大家随时随地使用
- 智能化通知
Ubicloud 应用场景
Ubicloud应用场景
在以下场景可以利用Ubicloud:
- 异地开发：无论您在世界的哪个角落，都可以通过Ubicloud运行开发环境。
- 私有云：可以充分保证数据的安全性。
- 低成本使用AI：在一些内存计算负载上，性价比更高。
常见问题
OpenCode 和 Claude Code 有什么区别？
OpenCode 与 Claude Code 非常相似，但 OpenCode 100% 开源，不与任何供应商耦合，并侧重于 TUI（终端用户界面）。这意味着 OpenCode 在终端运行，并提供更简洁、更灵活的用户体验。OpenCode非常便于与各种AI Agent协同工作。
如何安装和使用 Ubicloud？
您可以通过租赁服务器或者购买服务器之后进行linux安装，之后开始使用Ubicloud。对于具体的参数可以参考官网：https://console.ubicloud.com
相关问题
AI开发工具未来的发展趋势是什么？
AI开发工具的未来发展趋势将会是多个方向融合，包括更高级别的抽象、更好的可视化能力、更强的自动化能力、更智能的调试和测试工具、以及更全面的安全性和合规性支持。同时，随着AI技术的不断进步，AI开发工具也将不断进化，为开发者提供更强大的能力和更便捷的体验。 低代码/无代码化： 未来的AI开发工具将更加注重降低开发门槛，通过提供可视化界面、预构建组件和自动化流程，让非专业开发者也能轻松构建AI应用。 低代码/无代码平台将集成更强大的AI能力，例如自动数据清洗、特征工程和模型训练，进一步简化AI开发流程。 自动化和智能化： AI开发工具将实现更高程度的自动化，例如自动代码生成、模型选择和参数调优，从而解放开发者的双手，让他们更专注于创新。 AI开发工具将更加智能化，能够根据开发者的意图和数据特征，提供更精准的建议和解决方案，从而提高开发效率和应用质量。 云原生和 Serverless 化： 未来的AI开发工具将深度集成云原生技术，例如容器化、微服务和 Serverless 计算，从而实现更灵活的部署和扩展。 AI模型的训练和推理将更加依赖 Serverless 计算，实现按需付费和弹性伸缩，从而降低运营成本。 安全性和合规性： 未来的AI开发工具将更加注重安全性和合规性，提供数据加密、访问控制和漏洞检测等功能，确保AI应用的安全性。 AI开发工具将遵循各种行业标准和法规，例如 GDPR 和 CCPA，确保AI应用的合规性。 LLM/RAG集成工具： 更多LLM和RAG（Retrieval-Augmented Generation检索增强生成）将出现，更多的数据可以快速低成本利用起来 安全开源AI Agent： 更多本地运行的安全Agent被开发，安全问题会成为很多人需要思考的问题
