未来感十足的AI驱动网络爬虫工具；自然语音生成与音色模拟ChatTTS-OpenVoice；基于人工智能的问答引擎Sensei

CyberScraper 2077是一款未来感十足的AI驱动网络爬虫工具，能高效提取网页数据。

CyberScraper 2077 是一款先进的网页数据提取工具，融合了人工智能技术，旨在以无与伦比的精准度和风格提取网络数据。这款工具的设计灵感来源于赛博朋克世界，具有未来感，是为了满足数据分析师、网络“跑者”及需要提取信息用户的需求。它不仅是一个简单的网络爬虫工具，更是人们获取网络数据的理想助手。

地址：https://github.com/itsOwen/CyberScraper-2077

ChatTTS-OpenVoice结合自然语音生成与音色模拟，实现更真实的语音效果。

ChatTTS-OpenVoice 是一款集成了自然语音生成和音色模拟模块的技术，其主要目的是增强语音的真实感。该工具通过 ChatTTS 提供更自然的声音生成，并结合 OpenVoice 的音色模拟功能，实现无缝的语调迁移。

地址：https://github.com/HKoon/ChatTTS-OpenVoice

Sensei Search 是一款基于人工智能的问答引擎，支持本地和云端运行。

Sensei Search 是一款基于人工智能的问答引擎，旨在为用户提供快速、准确的信息查询服务。它利用开源的大型语言模型 (LLM) 来生成回答，并结合多种搜索引擎和数据库以提升搜索效果。

智能问答：通过先进的 AI 技术，Sensei Search 能够理解用户的查询并提供相应的答案。
支持多种模式：用户可以选择光亮模式或黑暗模式，以适应不同的视觉体验。
灵活的技术架构：系统基于 Next.js 和 FastAPI 构建，使用多种开源 LLMs，如 Command-R、Qwen-2 和 GPT-3.5-turbo，支持高效的数据处理和响应生成。

地址：https://github.com/jjleng/sensei

本研究领域旨在自动设计智能系统，通过新颖构件的发明和组合，提升系统能力。

自动化的代理系统设计（ADAS）是一个新兴的研究领域，旨在自动创建强大的代理系统设计，包括发明新的构建块和/或以新的方式组合它们。此领域的目标是利用机器学习和算法开发技术，创造出能自主执行复杂任务的代理系统。

ADAS中提出了一种简单而有效的算法——元代理搜索（Meta Agent Search），该算法展示了代理如何能够发明新颖且有效的代理设计。在元代理搜索中，一个“元”代理根据之前的发现，迭代地在代码中编程有趣的新代理。

地址：https://github.com/ShengranHu/ADAS

Jobber是一个AI代理，它能自动搜索并申请符合您要求的职位。

Jobber 是一款人工智能代理，旨在为用户自动搜索和申请网络上的相关职位。用户只需提供简历和职位偏好，Jobber 就会在后台完成申请工作。

Jobber 适合那些希望节省求职时间和精力的求职者。特别是对于需要申请多个职位的人来说，Jobber 能够自动化这一过程，帮助他们高效地找到合适的工作机会。比如，用户可以要求 Jobber 在 LinkedIn 上申请位于赫尔辛基的后端工程师职位，通过自动控制浏览器完成整个申请流程。

地址：https://github.com/sentient-engineering/jobber

MLX-Embeddings 是一款可在 Mac 本地运行的视觉与语言嵌入模型软件包，支持文本相似度比较。

MLX-Embeddings 是一个用于在本地环境中运行视觉与语言嵌入模型的 Python 包，特别适用于 macOS 系统。该库基于 MLX 架构，提供了一系列实用功能，包括生成文本的嵌入、单项与批量处理支持，以及文本相似性比较工具。

地址：https://github.com/Blaizzy/mlx-embeddings

更多AI工具，参考国内AiBard123，Github-AiBard123 公众号：每日AI新工具