关注我，记得标星⭐️不迷路哦～
✨ 1: II-Agent is
II-Agent是开源智能助手，通过LLM驱动，旨在简化和增强跨领域工作流程，实现复杂任务的自主执行。
II-Agent 是一个开源的智能助手，旨在简化和增强跨多个领域的工作流程。它代表了我们与技术交互方式的重大进步，从被动工具转变为能够独立执行复杂任务的智能系统。
核心特点：
- Agentic 接口：
围绕 Anthropic Claude 模型提供 Agentic 接口。 - 多功能性：
能够执行各种任务，包括研究、内容生成、数据分析、软件开发、工作流程自动化和问题解决。 - 核心能力：
-
核心 Agent 架构和 LLM 交互 -
规划和反思 -
执行能力 -
上下文管理 -
实时沟通
地址：https://github.com/Intelligent-Internet/ii-agent
✨ 2: BAGEL
BAGEL是字节跳动开源的多模态基础模型，擅长图像理解、生成和编辑等任务。
BAGEL 是一个开源的多模态基础模型，拥有 70 亿个活跃参数（总计 140 亿）。它采用混合Transformer专家（MoT）架构，并使用两个独立的编码器来捕捉图像的像素级和语义级特征。BAGEL 通过在数万亿的交错多模态 tokens 上进行预训练、持续训练和监督微调，扩展了 MoT 的能力。
主要特点：
- 强大的多模态理解和生成能力:
在标准的多模态理解排行榜上超越了像 Qwen2.5-VL 和 InternVL-2.5 这样的顶尖开源 VLM。 - 优秀的文本到图像生成质量:
生成的图像质量可以与强大的专业生成器（如 SD3）相媲美。 - 卓越的图像编辑能力:
在经典的图像编辑场景中，其表现优于领先的开源模型，并扩展到自由形式的视觉操作、多视图合成和世界导航等更高级的任务，这些任务超越了之前的图像编辑模型。 - 涌现能力:
随着预训练的规模扩大，在理解、生成和编辑任务上都取得了持续的性能提升，并展现出多模态推理能力。
地址：https://github.com/ByteDance-Seed/Bagel
✨ 3: Gmail AutoAuth MCP Server
Gmail AutoAuth MCP Server让Claude能用自然语言管理Gmail，支持邮件发送、读取、搜索和标签管理等功能，认证方便。
Gmail AutoAuth MCP Server 是一个为 Claude Desktop (或类似AI助手) 集成 Gmail 功能的 模型上下文协议 (MCP) 服务器，它提供自动认证功能，允许用户通过自然语言与 Gmail 进行交互。 本质上，它充当了 Claude 和 Gmail API 之间的桥梁，使用户可以用 Claude 指令控制Gmail邮箱。
关键特性:
- 邮件操作:
发送邮件（支持 HTML 和附件），创建草稿，读取指定邮件，搜索邮件，修改邮件标签，删除邮件。 - 标签管理:
创建、更新、删除、列出 Gmail 标签，方便邮件分类和管理。 - 批量操作:
支持批量修改和删除邮件，提高效率。 - 自动认证:
简化 OAuth2 认证流程，支持桌面和 Web 应用凭据，并能全局存储凭据。 - 全面集成 Gmail API:
使用Gmail API的所有功能 - Docker 支持:
方便部署和使用。 - 云环境支持:
针对云服务器环境提供自定义回调 URL 认证方式。 - 高级功能:
自动提取邮件内容，支持国际字符，标签管理。
地址：https://github.com/GongRzhe/Gmail-MCP-Server
✨ 4: AingDesk
AingDesk是一款简单易用的AI助手，支持知识库、模型API和智能代理等功能。
AingDesk是一款简单易用的AI助手，旨在帮助用户轻松使用各种AI功能。 它支持本地AI模型和主流API的一键部署，允许用户创建和管理本地知识库，构建智能代理。 通过分享功能，其他人也可以使用你的AingDesk。 除此之外，它还支持联网搜索，并提供服务器端部署选项。 AingDesk的目标是降低AI的使用门槛，让AI新手也能轻松上手。
地址：https://github.com/aingdesk/AingDesk
✨ 5: Crawl4AI RAG MCP Server
Crawl4AI RAG MCP Server是一个为AI智能体提供网页抓取和RAG能力，基于MCP协议的强大实现。
Crawl4AI RAG MCP Server 是一个强大的实现，结合了 Model Context Protocol (MCP) 与 Crawl4AI 和 Supabase，为 AI 代理和 AI 编码助手提供了高级的网页爬取和 RAG（检索增强生成）功能。
Crawl4AI RAG MCP Server 提供了工具，使 AI 代理能够爬取网站，将内容存储在向量数据库（Supabase）中，并在爬取的内容上执行 RAG。它遵循了我之前在频道上提供的 Mem0 MCP 服务器模板的最佳实践。
地址：https://github.com/coleam00/mcp-crawl4ai-rag
（文：每日AI新工具）