Framework LLM

Cognee is the open-source AI memory platform that gives agents persistent knowledge. Build intelligent agents that remember, reason, and evolve over time.

Codebase Memory MCP is a high-performance code intelligence server that indexes entire codebases into persistent memory for AI agents. Transform any LLM into a codebase-aware assistant.

Side-by-side comparison of the top 5 open-source AI agent frameworks in 2026. Real star counts, code examples, performance benchmarks, and practical guidance for choosing the right framework for your project.

Tổng hợp hàng tuần được chỉnh sửa thủ công về các dự án AI agent, LLM và MCP mã nguồn mở đang thịnh hành trên GitHub — dữ liệu được tự động thu thập bởi Dibi8 Tribe Intel, phân tích bởi đội ngũ biên tập Dibi8.

Bản tổng hợp hàng tuần được chỉnh sửa thủ công về các dự án AI, LLM và MCP nguồn mở có xu hướng hàng đầu trên GitHub — dữ liệu được Dibi8 Tribe Intel tự động thu thập, phân tích của nhóm biên tập Dibi8.

Bản tổng hợp hàng tuần được chỉnh sửa thủ công về các dự án AI, LLM và MCP nguồn mở có xu hướng hàng đầu trên GitHub — dữ liệu được Dibi8 Tribe Intel tự động thu thập, phân tích của nhóm biên tập Dibi8.

Compound Engineering (20K sao) là một plugin đa agent cho Claude Code, Codex và Cursor. 9 lệnh để động não, lập kế hoạch, rà soát, gỡ lỗi và tích lũy kiến thức. Quy trình 80% lập kế hoạch, 20% thực thi.

Deploy prompts.chat in 5 mins. 163,640 stars. Works with ChatGPT, Claude, Gemini. Self-host for privacy. No-cost, open-source prompt library.

Supermemory là một công cụ và ứng dụng bộ nhớ mã nguồn mở cho ứng dụng AI. API bộ nhớ nhanh, mở rộng được với tìm kiếm vector, tìm kiếm đồ thị và quản lý phiên. Tích hợp với LangChain, LlamaIndex, CrewAI và mọi ứng dụng Python/JS. Tự lưu trữ, không phụ thuộc bên ngoài. Bao gồm hướng dẫn cài đặt, benchmark và triển khai production.

Ruv Pi là CLI đại diện mã tự mở rộng từ Earendil Works, cung cấp API LLM đa nhà cung cấp thống nhất, cho phép nhà phát triển xây dựng, chạy và mở rộng đại diện mã hóa AI với hỗ trợ cho Claude, OpenAI, Gemini và nhiều hơn nữa.

Tìm hiểu cách sử dụng Understand-Anything của Egonex để tạo biểu đồ tri thức tương tác từ bất kỳ chủ đề nào bằng AI. Cài đặt từng bước, tổng hợp đa nguồn, tìm kiếm thời gian thực và so sánh với các giải pháp thay thế.

Nuwa-Skill (23.508 sao GitHub) chắt lọc mô hình tư duy của các nhân vật lịch sử, chuyên gia và người có ảnh hưởng thành kỹ năng AI Agent tái sử dụng được. Tương thích với hơn 50 runtime gồm Claude Code, Codex, Cursor, Hermes. Cài đặt bằng npx skills add.

nanochat của Andrej Karpathy là pipeline huấn luyện LLM đầy đủ stack — tokenizer, pretraining, finetuning, đánh giá, inference và giao diện chat — được thiết kế để huấn luyện chatbot cấp GPT-2 từ đầu với dưới $100 trên một node 8×H100.

paperclip (69.700 sao GitHub) là ứng dụng nơi làm việc AI agent mã nguồn mở. Phối hợp nhiều agent, quản lý task, triển khai workflow tự host. Bao gồm hướng dẫn cài đặt, phân tích kiến trúc và benchmark thực tế.

Headroom (19.745 sao GitHub) nén công cụ đầu ra, nhật ký, tệp và RAG chunks trước khi đến LLM. Ít hơn 60-95% token, cùng câu trả lời. Thư viện, proxy và máy chủ MCP. Bao gồm hướng dẫn cài đặt, phân tích kiến trúc và benchmark thực tế.

Bản tổng hợp hàng tuần được chỉnh sửa thủ công về các dự án AI, LLM và MCP nguồn mở có xu hướng hàng đầu trên GitHub — dữ liệu được Dibi8 Tribe Intel tự động thu thập, phân tích của nhóm biên tập Dibi8.

Promptfoo là một CLI và thư viện mã nguồn mở để đánh giá và red-team các ứng dụng LLM. Chỉ với cấu hình khai báo đơn giản, bạn có thể so sánh GPT, Claude, Gemini, DeepSeek và tích hợp mượt mà vào CLI lẫn CI/CD. Hướng dẫn 2026 này bao quát cài đặt, promptfooconfig.yaml, assertion và kiểm thử red-team.

GraphRAG là hệ thống RAG mô-đun, dựa trên đồ thị tri thức của Microsoft (33.403 sao GitHub, giấy phép MIT). Hướng dẫn này trình bày cách cài đặt, quy trình init/index/query, ví dụ CLI thực tế và so sánh thẳng thắn với LangChain và Haystack.

GPT Researcher là một tác nhân nghiên cứu chuyên sâu mã nguồn mở, thực hiện nghiên cứu trên web và cục bộ cho mọi tác vụ rồi viết báo cáo có trích dẫn. 27.473 sao GitHub, giấy phép Apache-2.0. Bao gồm cài đặt, API Python bất đồng bộ, Docker và ví dụ mã thực tế.

Bản tổng hợp hàng tuần được chỉnh sửa thủ công về các dự án AI, LLM và MCP nguồn mở có xu hướng hàng đầu trên GitHub — dữ liệu được Dibi8 Tribe Intel tự động thu thập, phân tích của nhóm biên tập Dibi8.

Bạn đã điều phối subagent ngay trong Claude Code. Liệu bạn có thực sự cần LangGraph, CrewAI hay AutoGen? Một hướng dẫn ra quyết định cho năm 2026 với benchmark thực tế, bức tranh thật về số sao GitHub, và ranh giới trung thực giữa "tính năng tích hợp sẵn là đủ" và "đã đến lúc tốt nghiệp".

Hướng dẫn đầy đủ về cách viết custom subagent cho Claude Code — các trường frontmatter, thiết kế system prompt, danh sách công cụ được phép, và hai ví dụ sẵn sàng đưa vào sản xuất (trình duyệt migration, cổng bảo mật) cùng những lỗi cần tránh.

5 mẫu Claude Code subagent đã kiểm chứng trong production — nghiên cứu song song, cô lập worktree, ủy thác chuyên gia, bảo vệ context, điều phối pipeline. Kèm prompt thực và đánh đổi.

Năm kiểu lỗi thực tế của pipeline đa tác tử Claude Code — tin vào báo cáo chưa kiểm chứng, rò rỉ ngữ cảnh, fan-out mất kiểm soát, cắt cụt âm thầm, và worktree mồ côi — mỗi kiểu kèm triệu chứng, nguyên nhân gốc và cách khắc phục.

Hệ sinh thái Model Context Protocol vượt mốc 1000+ public servers giữa 2026. Hướng dẫn xếp hạng top 30 theo category, giải thích trade-off kiến trúc giữa stdio / HTTP-SSE / OAuth-bridged, và cây quyết định để chọn servers mà không chết đuối trong registries.

Mười framework AI agent OSS được xếp hạng theo mức độ áp dụng trong sản xuất năm 2026: LangGraph, CrewAI, AutoGen, Mastra, Agno, Superagent, OpenHands, Smol Agents, Phidata, OpenAI Swarm. Điểm mạnh, lưu ý, và lựa chọn theo từng trường hợp sử dụng.

Xây dựng môi trường lập trình AI hoàn toàn offline năm 2026: Ollama cho LLM, Aider làm coding agent, ChromaDB cho RAG — tất cả chạy local. Hướng dẫn cài đặt, thực tế phần cứng, và những tình huống offline thực sự quan trọng (riêng tư, tuân thủ, air-gapped, đi công tác).

Khi nào dùng RAG, khi nào fine-tune, khi nào kết hợp cả hai. Thực tế 2026 với giá mô hình hiện tại: chi phí mỗi tác vụ, độ trễ, độ tươi của dữ liệu, và cây quyết định rõ ràng dựa trên khối lượng dữ liệu, ngân sách độ trễ truy vấn và tần suất cập nhật.

Đã test Qdrant, Weaviate, Milvus trên cùng workload 5 triệu vector. Độ trễ, throughput, bộ nhớ, độ phức tạp cài đặt. Loại nào hợp cho prototype vs production, và khi nào nên bỏ qua vector DB để dùng SQLite FTS5.

Đã kiểm thử Ollama, vLLM và LocalAI trên cùng RTX 4090 với Llama 3.3 70B. Tokens/giây thực tế, mức sử dụng bộ nhớ, thời gian thiết lập, và đâu là lựa chọn phù hợp cho nghiệp dư so với triển khai sản xuất tự lưu trữ.

Cả hai đều tuyên bố ngữ cảnh 1M token. Chúng tôi nạp một codebase 950K token vào mỗi mô hình và đo: chất lượng truy xuất, độ trễ, chi phí, và bên nào thực sự giữ lời hứa 1M so với bên nào sụp đổ ở đuôi dài.

Đã kiểm toán 5 MCP server cộng đồng phổ biến trong môi trường production: GitHub, Slack, Postgres, Brave Search, Fetch. Lỗ hổng cụ thể, hướng dẫn khai thác, và checklist 8 điểm kiểm tra trước khi cài đặt, mỗi server chỉ mất 5 phút.

Sau khi chạy Claude Code với nhiều tổ hợp MCP server khác nhau, chúng tôi đã chốt một stack 10 server cấp production, cân bằng giữa sức mạnh, bảo mật và thời gian khởi động. Bài viết phân tích từng server, lý do được chọn, chức năng, và cách cấu hình cho cá nhân so với nhóm.

Agent không có bộ nhớ bền vững sẽ khởi động lại từ con số không mỗi phiên. Đã kiểm thử Letta, Mem0, A-MEM trên cùng một workload đa phiên: ai thực sự giữ được ngữ cảnh, ai rẻ hơn, khi nào nên tự viết.

Bản tổng hợp hàng tuần được chỉnh sửa thủ công về các dự án AI, LLM và MCP nguồn mở có xu hướng hàng đầu trên GitHub — dữ liệu được Dibi8 Tribe Intel tự động thu thập, phân tích của nhóm biên tập Dibi8.

Khám phá Superpowers, framework kỹ năng tác nhân với hơn 200k stars. Thiết lập trong vài phút, có benchmark và sẵn sàng cho sản xuất. So sánh với LangChain, LlamaIndex và AutoGen.

Kiến trúc tham chiếu hoàn chỉnh để build ứng dụng AI cấp production trong năm 2026 mà không bị khóa vào cloud — 7 layer, 14 tool open-source, kèm số liệu hiệu năng thực tế. Bao quát local LLM runtime, symbol-level code intelligence (CodeGraph), unified CLI control (CC Switch), cost-aware proxy (rtk), persistent agent memory (agentmemory/MemPalace), on-device TTS (Supertonic), và phương pháp luận 12-Factor Agents. Toàn bộ stack giúp bạn ship tính năng LLM theo cách scale được về mặt kinh tế.

Langflow (LF) đơn giản hóa việc xây dựng tác nhân AI và quy trình làm việc. Tích hợp với LangChain, OpenAI, Hugging Face, Anthropic. Bao gồm thiết lập, tích hợp, điểm chuẩn và củng cố sản xuất.

Bộ nhớ persistent là lợi thế cạnh tranh tiếp theo của AI Agent. So sánh Mem0 / Letta (trước là MemGPT) / Zep / MCP memory server -- kiến trúc, chi phí, pattern production 2026.

Skills đang trở thành primitive chuẩn cho AI Agent. Từ pattern Skills của Matt Pocock đến GitHub Spec-Kit và sự nổi lên của spec-driven development -- với pattern triển khai thực tế.

12-Factor Agents của HumanLayer (22K+ stars GitHub) định nghĩa các design pattern phân định prototype LLM cấp demo với agent cấp production mà khách hàng thực sự phụ thuộc. Phân tích đầy đủ 12 nguyên tắc — sở hữu prompt, sở hữu context window, mô hình stateless reducer, sở hữu control flow, human-in-the-loop qua tool call, error gọn, agent nhỏ tập trung, và hơn nữa. Kèm hướng dẫn áp dụng thực tế cho Claude Code, Codex, OpenCode và stack agent dựa trên MCP.

AI agent quên hết sau mỗi phiên là lỗi kiến trúc chí mạng trong production 2026. So sánh chuyên sâu 4 hệ thống memory layer mã nguồn mở hàng đầu: Mem0 (58K+ stars, 21 framework integration, LoCoMo 92.5%), agentmemory (22K+ stars, MCP native cho Claude Code/Cursor, giảm 60% giải thích lặp), Hindsight (16K+ stars, 3 loại bộ nhớ sinh học + 4 chiến lược truy xuất), MemPalace (55K+ stars community leader). Bao gồm benchmark, pitfall, decision tree.

Cursor chuyển sang định giá credit năm 2025 làm mất lòng tin. So sánh 7 lựa chọn thay thế mạnh nhất năm 2026: Claude Code (80.8% SWE-bench), Cline (5M+ cài đặt, miễn phí), GitHub Copilot ($10/tháng), Windsurf ($15/tháng), Continue.dev, Zed. Bao gồm giá, hiệu suất, agent mode, chiến lược chuyển đổi.

Unsloth fine-tune LLM nhanh hơn 2× với ít hơn 70% VRAM so với baseline HuggingFace TRL. 64.9k GitHub sao, dual Apache 2.0 + AGPL-3.0 license. Hỗ trợ Llama 3, Mistral, Qwen 3, Gemma, DeepSeek cho LoRA / QLoRA / DPO / GRPO. Hướng dẫn fine-tuning single-GPU đầy đủ 2026.

So sánh trực tiếp 4 local LLM runner quan trọng năm 2026. Số liệu thực: Ollama (137k sao) dễ nhất, LM Studio UI đẹp nhất, llama.cpp (112k) engine bên dưới, vLLM (80.7k) vua throughput production. Cây quyết định 30 giây theo use case.

LangGraph là framework orchestration cấp thấp cho agent AI có trạng thái dài hạn. 32.6k GitHub stars, v1.2.1. Hướng dẫn deploy thực tế bao gồm thiết kế graph, thực thi bền vững, checkpoint human-in-loop, debug LangSmith, và khi nào LangGraph thắng CrewAI / AutoGen / LangChain thuần.

Axolotl là framework fine-tuning LLM mã nguồn mở với config YAML đơn cho full / LoRA / QLoRA / DPO / GRPO. 12k GitHub sao, Apache 2.0. Hỗ trợ Llama / Mistral / Qwen / GLM / 10+ họ. Hướng dẫn cài đặt 2026 đầy đủ + khi nào Axolotl thắng Unsloth và HuggingFace TRL raw.

So sánh trực tiếp 3 LLM gateway lớn nhất năm 2026. Số liệu thực: Portkey thêm <1ms độ trễ, LiteLLM 8ms P95, OpenRouter 100-150ms. Cây quyết định 30 giây theo use case, phân tích chi phí $1000/tháng, và khi nào 9Router đè bẹp cả ba.

Portkey AI Gateway hợp nhất hơn 200 mô hình LLM qua một API — cân bằng tải, fallback routing, theo dõi chi phí, caching và observability cấp doanh nghiệp. Hướng dẫn triển khai production.

Dừng đấu tranh với kết quả không nhất quán từ LLM. Học cách Instructor sửa đổi client OpenAI để đảm bảo phản hồi JSON hợp lệ và type-safe với Pydantic models. Hỗ trợ retry logic, multi-provider và streaming.

Hướng dẫn toàn diện khám phá MCP server 2026. 7 server reference Anthropic, awesome list 87.3k star, so sánh registry Smithery vs mcp.so, top server từng category, và cây quyết định lựa chọn — không phải MCP là gì, mà là cái gì bạn có thể cắm vào MCP host của mình.

Hướng dẫn thực hành triển khai AI Agent với Superagent. Một lệnh CLI, hỗ trợ nhiều LLM, workflow RAG, tích hợp vector DB, và triển khai REST API. Kèm benchmark thực tế.

Hướng dẫn đầy đủ về OpenRouter: truy cập 300+ mô hình AI từ 60+ nhà cung cấp qua một endpoint tương thích OpenAI. Học cách thiết lập, tích hợp, benchmark và triển khai production trong 5 phút.

OpenHands là nền tảng phát triển AI đóng vai trò agent kỹ sư phần mềm. Tương thích với VS Code, Docker, GitHub, GitLab, Claude và OpenAI. Bao gồm thiết lập Docker, cấu hình model, chế độ headless CI/CD và bảo mật production.

Mastra la framework TypeScript native tu Gatsby team de xay dung ung dung AI va agent. Bao gom Mastra vs LangChain, huong dan cai dat, workflow, RAG, bo nho, observability, benchmark va hardening san xuat.

LlamaIndex là framework dữ liệu để xây dựng hệ thống RAG production với LLM. Hỗ trợ OpenAI, Anthropic, Ollama, Qdrant, Weaviate, Chroma. Bao gồm triển khai Docker, query engine, agent, và benchmark so với LangChain/Haystack/RAGFlow.

LangChain (LC) la framework Python/JS de xay dung ung dung LLM voi 700+ tich hop. Hoc cach cai dat LangChain, trien khai voi Docker, tich hop voi OpenAI, Anthropic, Ollama, va mo rong production voi LangSmith, LangGraph agents, va Kubernetes.

Flowise là công cụ xây dựng workflow LLM và AI Agent trực quan mã nguồn mở. Tích hợp LangChain, Ollama, OpenAI, Qdrant, Weaviate, Chroma. Hướng dẫn cài đặt Docker, bảo mật production, triển khai API và đánh giá trung thực.

CrewAI (crewAIInc/crewAI) là framework Python để điều phối các AI agent tự chủ dựa trên vai trò. Tương thích với OpenAI, Anthropic, Ollama, LangChain và LlamaIndex. Bao gồm cài đặt, vai trò agent, luồng công việc, triển khai production và benchmark.

Crawl4AI là công cụ crawl web mã nguồn mở đứng đầu GitHub Trending 2026 với 63k+ stars. Hướng dẫn tiếng Việt chi tiết về cài đặt, trích xuất dữ liệu bằng LLM (GPT-4o, Claude, DeepSeek), crawl sâu toàn site, so sánh với Firecrawl và ScrapeGraphAI, triển khai Docker production.

CopilotKit là frontend stack mã nguồn mở cho AI copilot và generative UI trong ứng dụng. Xây dựng React Angular AI assistant với components có sẵn, hooks useCopilotAction, và triển khai production. Bao gồm cài đặt, tích hợp LangChain, self-hosting, và so sánh hiệu suất với Vercel AI SDK.

Browser Use là framework Python mã nguồn mở kết nối LLM với trình duyệt thực qua Playwright. Hỗ trợ OpenAI, Anthropic, Gemini và mô hình local. Bao gồm cài đặt, benchmark WebVoyager, so sánh Selenium, hardening production và triển khai Docker.

AutoGen (Microsoft) là framework lập trình hướng sự kiện để xây dựng hệ thống AI multi-agent. Tương thích với OpenAI, Azure, Ollama, Docker, và VS Code. Bao gồm cài đặt, thiết lập group chat, production hardening và so sánh trung thực với các lựa chọn thay thế.

Hướng dẫn đầy đủ năm 2026 về tác nhân tự chủ Auto-GPT. Cài đặt mới, giao thức tác nhân, duyệt web, điều phối đa tác nhân, triển khai Docker, benchmark so với tác nhân mới hơn, và đánh giá trung thực về hạn chế.

Aider là công cụ lập trình cặp AI trong terminal, chỉnh sửa code trong git repository cục bộ. Hỗ trợ OpenAI, Claude, DeepSeek, Gemini. Hướng dẫn cài đặt Aider, tutorial, tích hợp Git, benchmark và so sánh với Claude Code, Cursor, Codex CLI.

Agno là SDK Python mã nguồn mở để xây dựng nền tảng AI Agent, có 40K+ Star trên GitHub. Hỗ trợ OpenAI, Anthropic, Ollama, Docker, AWS. Bao gồm cài đặt, hệ thống đa Agent, benchmark, so sánh với CrewAI, AutoGen, LangChain.

So sánh chi tiết 4 vector database hàng đầu 2025: Pinecone, Weaviate, Chroma, Milvus. Bảng benchmark, tính năng và hướng dẫn chọn database phù hợp cho RAG.

So sánh chi tiết LlamaIndex vs LangChain 2025: kiến trúc, hiệu suất RAG, hệ sinh thái, và hướng dẫn chọn framework phù hợp cho dự án AI của bạn.

So sánh chi tiết các framework fine-tuning LLM 2025: LoRA, QLoRA, PEFT Hugging Face và Unsloth. Hướng dẫn chọn phương pháp tối ưu VRAM và tốc độ.

Hướng dẫn triển khai kiến trúc RAG production 2025: từ Naive RAG đến Agentic RAG. So sánh framework, chiến lược chunking và đánh giá hiệu suất.

Hướng dẫn chi tiết thư viện Hugging Face Transformers 2025: Pipeline API, fine-tuning BERT/GPT, tokenization, tối ưu model và triển khai production.

Khám phá các framework đánh giá và chuẩn hóa LLM hàng đầu 2025. So sánh EleutherAI LM Eval Harness, OpenCompass, BIG-bench, HELM, AlpacaEval, DeepEval về phạm vi chuẩn mực, dễ sử dụng và hỗ trợ cộng đồng.

Khám phá các framework và công cụ quản lý prompt hàng đầu năm 2025. So sánh chi tiết LangSmith, PromptLayer, Weights & Biases Prompts, Pezzo, Prompt Flow và Helicone cho kỹ thuật prompt quy mô lớn.

Thị trường trợ lý lập trình AI năm 2026 đang ở ngã ba đường. Hệ sinh thái Claude Code Skills vượt 3.000 skills, giao thức MCP trở thành tiêu chuẩn kết nối, trong khi các giải pháp mã nguồn mở như OpenCode và Hermes Agent bùng nổ. Hướng dẫn chi tiết xây dựng workflow chống vendor lock-in và tận dụng MCP để tăng năng suất lập trình.

Bảng xếp hạng và hướng dẫn chọn LLM mã nguồn mở tốt nhất 2025. So sánh Llama 3, Mistral, Qwen, DeepSeek qua các benchmark MMLU, HumanEval, MT-Bench.

Làm chủ OpenAI Codex CLI—agent coding AI mã nguồn mở tăng trưởng nhanh nhất 2026. Hướng dẫn toàn diện từ cài đặt zero-to-hero, cấu hình AGENTS.md, phát triển song song đa agent, tích hợp MCP, sandbox bảo mật, và so sánh trực diện với Claude Code. Nâng cao năng suất developer ngay hôm nay.

Dừng việc dạy lại Claude Code quy ước dự án. Tìm hiểu cách agentmemory và Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) cấp bộ nhớ liên tục xuyên phiên cho AI coding agent, kèm hướng dẫn cài đặt và chiến lược chia sẻ nhóm.

Hướng Dẫn Toàn Diện AI Agent Skills 2026: Cách Dùng Claude Code Skills và Các Repository Đang Hot Trên GitHub

Danh sách được chọn lọc các tài nguyên API suy luận LLM miễn phí. Xây dựng ứng dụng AI mà không tốn phí API bằng các gói miễn phí được cộng đồng duy trì này.

Mã Nguồn Mở Thay Thế Vercel v0: Dựng UI Miễn Phí Tại Nhà Bằng Open Codesign

Làm chủ Local Deep Research (LDR) — trợ lý nghiên cứu AI ưu tiên local. Tìm hiểu cách thực hiện nghiên cứu sâu, lặp lại với Ollama và SearXNG trong khi duy trì quyền riêng tư 100%.

Hermes Agent là tác nhân AI mã nguồn mở của Nous Research, có vòng lặp học tập tích hợp — tạo kỹ năng từ kinh nghiệm, cải thiện liên tục, ghi nhớ sở thích của bạn.

Datawhale Hello-Agents là hướng dẫn AI agent mã nguồn mở phổ biến nhất trên GitHub, bao gồm 16 chương đầy đủ về ReAct, AutoGen, LangGraph, MCP, Agentic RL và hơn 45,600 Stars.

Goose là AI Agent mã nguồn mở được Linux Foundation hỗ trợ, 44K+ Stars, hỗ trợ 15+ nhà cung cấp LLM và 70+ tiện ích mở rộng MCP. Ứng dụng desktop + CLI + API được xây dựng bằng Rust, hiệu suất vượt trội.

Phân tích chuyên sâu 3 dự án GitHub trending hot nhất tháng 5/2026: DeepSeek-TUI tăng 5.800 stars trong một ngày, bộ công cụ Claude cho tài chính của Anthropic, và nền tảng giao dịch AI hoàn toàn tự động.

AiToEarn là nền tảng kiếm tiền từ nội dung AI mã nguồn mở giúp người sáng tạo biến nội dung do AI tạo ra thành sản phẩm có lợi nhuận. Hỗ trợ phân phối đa nền tảng, thanh toán đăng ký và kiếm tiền từ quảng cáo.

AI-Trader là hệ thống đại lý giao dịch AI tự động hoàn toàn mã nguồn mở do HKUDS phát triển, 14K+ Stars, hỗ trợ giao dịch tự động đa thị trường chứng khoán, tiền điện tử, ngoại hối.

Agent Reach là công cụ scaffolding mã nguồn mở, chỉ với một lệnh giúp AI Agent truy cập ngay YouTube, Twitter, Reddit, Xiaohongshu, Bilibili và hơn 15 nền tảng khác.

Khám phá 9Router — proxy mã nguồn mở thông minh, tiết kiệm 20-40% token qua RTK, tự động chuyển đổi giữa 40+ nhà cung cấp, kết hợp lập trình chi phí bằng 0.

Khám phá 42 trường hợp sử dụng thực tế cho tác nhân AI OpenClaw — từ tự động hóa mạng xã hội đến phát triển game, sản xuất podcast và giao dịch tự động.