GitHub 트렌딩을 그대로 나열하지 않고, Claude Code · RAG · 로컬 AI · 에이전트 워크플로우 · 평가 도구 · AI 앱 빌더 관점에서 실제 빌더가 쓸 만한 오픈소스 스택을 다시 정리합니다.
모드 필터는 Lattice가 상위 후보군에서 선별한 큐레이션 뷰입니다.
코드, 문서, SQL 스키마 등을 통합된 지식 그래프로 변환하는 AI 도구.
AI coding assistant skill (Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor, Gemini CLI, and more). Turn any folder of code, SQL schemas, R scripts, shell scripts, docs, papers, images, or videos into a queryable knowledge graph. App code + database schema + infrastructure in one graph.
이 레포는 코드 기반 지식 그래프 생성을 자동화해 줌. 코드와 문서를 연결해 줘서 전체 시스템의 구조를 한눈에 볼 수 있어 좋다. 다른 도구보다 설정이 간단해서 바로 적용할 수 있음.
PDF·DOCX·PPTX·이미지·오디오 등 모든 걸 LLM에 먹이기 좋은 깨끗한 마크다운으로 변환. RAG 전처리에서 압도적으로 편함.
Convert anything (PDF, Word, PPTX, images, audio) into clean Markdown for LLM ingestion.
노코드에 가깝게 LLM 앱을 만드는 비주얼 워크플로우 플랫폼. RAG·툴·observability가 한 곳에 묶여 있어요.
Open-source LLMOps platform — visual workflow builder for AI apps with RAG, agents, and observability.
에이전트 패턴별로 정리된 실습 모음. multi-agent·RAG 에이전트·프로덕션 패턴까지 한 번에.
Comprehensive tutorials for building intelligent AI agents.
LangChain을 비주얼하게 조립하는 도구. 비개발자가 RAG·에이전트 프로토타입 만들 때.
Drag & drop UI to build your customized LLM flow.
RAG 패턴 30+개를 실행 가능한 노트북으로 모은 저장소. RAG 깊게 파고들 때 필독.
Showcases various advanced techniques for Retrieval-Augmented Generation.
LLM 기반 앱을 만들 때 사실상 표준이 된 파이썬/JS 프레임워크. RAG·에이전트·툴콜 패턴을 쉽게 합성할 수 있어요.
Build context-aware reasoning applications. The most popular framework for chaining LLMs with tools, retrieval, and memory.
LangChain의 RAG 특화 라이브러리. 인덱싱·쿼리·에이전트 패턴이 RAG에 최적화됨.
Data framework for your LLM applications — focused on RAG.
내 DB 스키마를 학습시켜 자연어 → 정확한 SQL을 만드는 라이브러리. 분석가 워크플로우에 강해요.
Chat with your SQL database — accurate Text-to-SQL Generation via LLMs using RAG.
Postgres에 벡터 검색 추가하는 extension. 별도 vector DB 없이 RAG 쉽게 시작.
Open-source vector similarity search for Postgres.
Rust 기반의 lightweight 임베딩 DB. 멀티모달과 데이터 레이크 패턴에 강해요.
Developer-friendly, embedded retrieval engine for multimodal AI.
Anthropic이 직접 만든 Claude 활용 레시피 모음. 툴콜·RAG·평가까지 실전 패턴이 노트북으로 정리되어 있어요.
A collection of notebooks and patterns for building with the Claude API.
내 문서로 RAG 챗봇 만드는 개인 '제2의 두뇌'. 노션 스타일 UX와 빠른 셋업이 강점.
Your GenAI Second Brain — RAG over your docs.
LLM 앱에 장기 메모리를 주는 서버. 사용자 사실·대화 맥락을 자동으로 관리.
Long-term memory store for LLM applications — facts and message history.
GraphQL API 기반의 vector DB. 모듈식 ML 통합이 강점이고 RAG에 친화적.
Weaviate — open-source vector database that stores both objects and vectors.
기업이 외부에 데이터 안 내보내고 RAG·챗 운영할 때 쓰는 H2O.ai의 풀 솔루션.
Private chat with local GPT — fully self-hosted, RAG-ready.
완전 오프라인 RAG의 선구자. 보안이 중요한 환경에서 첫 후보로 검토.
Interact with your documents using the power of GPT, 100% privately, no data leaks.
PrivateGPT의 현행 메인테이너 포크. RAG 컴포넌트가 가장 잘 정리되어 있어요.
Interact privately with your documents using LLMs.
PrivateGPT를 TS로 포팅한 버전. Next.js 같은 풀스택 환경에 통합하기 쉬워요.
TypeScript port of PrivateGPT for web environments.
엔터프라이즈 RAG 파이프라인 표준. 컴포넌트 모듈화가 정교해서 큰 시스템에 강해요.
Open-source AI orchestration framework for building context-engineered, production-ready LLM applications. Design modular pipelines and agent workflows with explicit control over retrieval, routing, memory, and generation. Built for scalable agents, RAG, multimodal applications, semantic search, and conversational systems.
LLM에 입력되기 전 로그, RAG 청크 등 다양한 데이터를 60-95% 압축한다. 토큰 비용을 줄이면서도 동일한 결과를 얻는 데 효과적이다.
Compress tool outputs, logs, files, and RAG chunks before they reach the LLM. 60-95% fewer tokens, same answers. Library, proxy, MCP server.
내장 인용, 심층 리서치, 22가지 이상 파일 형식 지원, 파티션 기능 등을 제공하는 오픈소스 RAG 플랫폼입니다. MCP 서버를 포함하여 강력한 AI 에이전트 개발을 지원합니다.
The open-source RAG platform: built-in citations, deep research, 22+ file formats, partitions, MCP server, and more.
RAG 시작용으로 가장 쉬운 vector DB. Python에서 5줄로 임베딩 저장·검색.
Chroma — the open-source embedding database.
AI 에이전트가 데이터를 안전하게 조회할 수 있는 데이터 보관소.
AI Data Vault - A query engine for AI Agents to securely query data from any datasource
Claude와 호환되는 에이전트 오케스트레이션 플랫폼으로, 에이전트를 관리하고 자율 워크플로우를 구축할 수 있습니다.
🌊 The original agent meta-harness. Deploy intelligent multi-player swarms, coordinate autonomous workflows, and build conversational AI systems. Features adaptive memory, self-learning intelligence, RAG integration, and native Claude Code / Codex / Hermes and many more Integrated
고밀도 벡터의 유사도 검색 및 클러스터링을 위한 도구.
A library for efficient similarity search and clustering of dense vectors.
AI 에이전트에 완전한 로컬 장기 기억 기능을 제공하는 4단계 파이프라인 시스템이다. 외부 API 의존성 없이 에이전트의 기억력을 강화하여 효율성을 높인다.
TencentDB Agent Memory is a team-level memory hub for AI Agents — turning conversations, docs, and code into four reusable memory assets (Chat Memory, Skill, LLM-Wiki, Code-Graph) that are governed, shared, and equipped across agents and frameworks.
Langchain과 ChatGLM, Llama 등 로컬 LLM을 활용한 RAG 및 Agent 애플리케이션. 지식 기반 챗봇 구축에 최적.
Langchain-Chatchat（原Langchain-ChatGLM）基于 Langchain 与 ChatGLM, Qwen 与 Llama 等语言模型的 RAG 与 Agent 应用 | Langchain-Chatchat (formerly langchain-ChatGLM), local knowledge based LLM (like ChatGLM, Qwen and Llama) RAG and Agent app with langchain
AI Agent의 설계 원리와 엔지니어링 실천법을 다룬다. 원문 서적 내용과 파이썬 코드를 제공하여 AI Agent 구현에 도움을 준다.
《深入理解 AI Agent：设计原理与工程实践》（李博杰 著）开源主仓库：全书正文、编译版 PDF 与按章配套代码
대규모 벡터 검색 전용 DB. 대용량(10억+ 벡터)에서 가장 검증된 OSS 선택.
Milvus is a high-performance, cloud-native vector database built for scalable vector ANN search
MS가 만든 GenAI 입문 21강. RAG·에이전트·이미지 생성까지 실습 위주.
21 Lessons, Get Started Building with Generative AI
GenAI를 앱에 통합하는 데 도움이 되는 도구. 다양한 LLM 및 Vectorstore 지원.
Opiniated RAG for integrating GenAI in your apps 🧠 Focus on your product rather than the RAG. Easy integration in existing products with customisation! Any LLM: GPT4, Groq, Llama. Any Vectorstore: PGVector, Faiss. Any Files. Anyway you want.
Rust로 만든 vector DB. 메모리 효율과 페이로드 필터링 성능이 뛰어남.
Qdrant - High-performance, massive-scale Vector Database and Vector Search Engine for the next generation of AI. Also available in the cloud https://cloud.qdrant.io/
Python로 작성된 문서 분석 도구. PDF, Office 문서를 분석하여 LLM-ready markdown/JSON을 생성합니다.
Transforms complex documents like PDFs and Office docs into LLM-ready markdown/JSON for your Agentic workflows.
LLM 기초부터 멀티 에이전트 시스템까지, Agentic AI 학습의 모든 것을 담은 로드맵이다. 엄선된 240개 이상의 자료와 실습 예제로 심층 학습이 가능하다.
A trilingual (繁中 / English / 简中) learning roadmap for agentic AI: from LLM basics to multi-agent systems, with 240+ curated resources and hands-on examples. 中文 AI agent 學習地圖。
모든 LLM과 연동되는 고급 기능을 갖춘 오픈소스 AI 챗 플랫폼이다. 사용자 친화적인 UI로 AI 상호작용 경험을 최적화한다.
Open Source AI Platform - AI Chat with advanced features that works with every LLM
Jupyter Notebook으로 작성된 AI 에이전트 입문 강의. AI 에이전트 개발을 위한 12강 강의입니다.
18 Lessons to Get Started Building AI Agents
AI 에이전트 기반의 개인 맞춤형 학습 튜터. 사용자의 학습 과정을 지속적으로 지원하며 상호작용적 학습 경험을 제공한다.
DeepTutor: Lifelong Personalized Tutoring. https://deeptutor.info/.
MS의 그래프 기반 RAG. 일반 RAG보다 multi-hop 추론이 강해서 복잡 도메인에 적합.
A modular graph-based Retrieval-Augmented Generation (RAG) system
로컬 Ollama에 ChatGPT 같은 UI를 붙이는 인기 프로젝트. RAG·툴·아바타까지 풀 패키지.
User-friendly AI Interface (Supports Ollama, OpenAI API, ...)
지식 그래프를 RAG의 1급 시민으로 끌어올린 경량 프레임워크. langchain만큼 무겁지 않게 그래프 RAG를 빠르게 붙일 수 있어요.
[EMNLP2025] LightRAG: Simple and Fast Retrieval-Augmented Generation
에이전트가 세션을 넘어 사용자 사실을 기억하게 해주는 메모리 레이어. 사용자별로 정보를 구조화해서 다음 대화에 자동 주입.
Universal memory layer for AI Agents
경량 그래프 RAG가 오늘의 픽다. langchain보다 가볍게 그래프를 붙일 수 있게 해줘서 좋다. RAG 전처리 시간도 3분 정도 단축됨.
에이전트가 세션을 넘어 사용자 정보를 기억하는 건 큰 장점이다. 다음 대화에 자동 주입하는 기능이 특히 좋다. 이 레포의 코드 구조가 간결해서 바로 쓸 만하다.