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网站建设策划书在哪济南兴田德润实惠吗,网站程序购买,中国价格信息网,购买wordpress现有模板摘要#xff1a;2025年12月#xff0c;GitHub再次被AI项目霸榜。本文为你精选了近期最火的4个开源项目#xff0c;涵盖腾讯最强开源视频模型、微软的文档神器、Anthropic的AI连接标准以及下一代Agent框架。不做复杂原理推导#xff0c;只讲是什么、怎么用。 标签#xff1…摘要2025年12月GitHub再次被AI项目霸榜。本文为你精选了近期最火的4个开源项目涵盖腾讯最强开源视频模型、微软的文档神器、Anthropic的AI连接标准以及下一代Agent框架。不做复杂原理推导只讲是什么、怎么用。标签#GitHub #开源 #AI #大模型 #Python前言最近几天2025年12月中旬GitHub Trending 几乎被 AI Agent智能体和视频生成模型占领。如果你没时间刷榜看这一篇就够了。这里整理了近期热度最高、实用性最强的四个项目。1. 视频生成新王者HunyuanVideo (腾讯混元)一句话介绍目前开源界“最能打”的视频生成大模型效果直逼Sora且完全开源。 为什么它火国产之光腾讯开源专门针对中文语境优化同时也支持英文。效果炸裂支持生成 720p/1280p 高分辨率视频画面连贯性极强不再是“PPT动画”。配置灵活提供了多种显存适配方案虽然跑大图需要类似 H800/A100 这种卡但也提供了轻量化推理的可能社区已有 4090 优化版。 怎么用仅展示核心推理逻辑需配合高性能显卡Bash# 克隆仓库 git clone https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo cd HunyuanVideo # 安装依赖 pip install -r requirements.txt体验建议如果你是个人开发者建议先在 Hugging Face 或官方提供的在线 Demo 上体验本地部署对显存要求较高建议 24GB。项目地址github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo2. 微软文档神器MarkItDown一句话介绍一行代码把 Excel、PDF、PPT 统统变成 Markdown专门为 RAG检索增强生成喂饭而生。 为什么它火大厂出品微软官方维护不仅稳而且对 Office 全家桶兼容性极好。解决痛点做 AI 应用最头疼的就是解析 PDF 和 Excel 表格这个工具能把复杂的表格、图表描述完美转换成 LLM 能读懂的 Markdown 格式。多模态支持甚至支持解析图片中的文字OCR和音频文件的内容。 怎么用非常简单Python 直接调用Pythonfrom markitdown import MarkItDown md MarkItDown() # 支持 .xlsx, .pptx, .pdf 等 result md.convert(2025_Q4_Report.xlsx) print(result.text_content)项目地址github.com/microsoft/markitdown3. AI 的“USB-C”接口Model Context Protocol (MCP)一句话介绍Anthropic (Claude) 发布的开放标准让 AI 模型连接本地数据和工具变得像插拔 U 盘一样简单。 为什么它火统一标准以前为了让 AI 读取你的 Google Drive 或本地数据库你需要写一大堆专用的 Connector。现在只要遵循 MCP 协议写一次所有支持 MCP 的 AI如 Claude Desktop, Cursor 等都能直接用。生态爆发发布短短几天社区已经贡献了连接 SQLite、Slack、Git 等各种服务的 MCP Server。 怎么用如果你想让 AI 读取你的本地 SQLite 数据库只需运行一个 MCP ServerBash# 使用 npx 直接运行官方的 SQLite Server npx -y modelcontextprotocol/server-sqlite --db-path ./my_data.db然后在你的 AI 客户端如 Claude Desktop配置中添加这个 ServerAI 就能直接查询数据库了。项目地址github.com/modelcontextprotocol4. 下一代 Agent 框架PydanticAI一句话介绍由 Python 界最著名的库 Pydantic 团队打造专门用来构建生产级 AI Agent 的框架。 为什么它火类型安全还在为 LLM 返回的 JSON 格式不对而头秃吗PydanticAI 利用 Pydantic 强大的验证能力确保 AI 输出的数据 100% 符合你的 Python 类型定义。开发者友好不像 LangChain 那么“重”它非常轻量代码写起来就像普通的 Python 函数一样直观。深度集成完美支持 OpenAI, Anthropic 等主流模型自带重试机制和流式输出。 怎么用定义一个简单的 AgentPythonfrom pydantic_ai import Agent # 定义一个简单的 Agent agent Agent( openai:gpt-4o, system_prompt你是一个乐于助人的编程助手, ) # 运行 result agent.run_sync(帮我写一个快速排序算法) print(result.data)项目地址github.com/pydantic/pydantic-ai总结2025 年末的开源趋势非常明显从“玩”大模型转向了“用”大模型。想做视频内容看HunyuanVideo。想做知识库/RAG用MarkItDown洗数据。想开发 AI 应用用PydanticAI写逻辑用MCP连数据。希望这篇整理能帮你在茫茫 GitHub 项目中找到灵感