项目描述： 腾讯混元Hy3是腾讯混元最新开源的大语言模型之一，采用快慢思考融合的混合专家架构，总参数295B、激活参数21B，最大支持256K上下文长度，在复杂推理、长上下文理解、代码生成、Agent工具调用和自然对话等方向显著提升。4月底发布Hy3 preview后，团队结合50多个业务场景中的产品体验反馈与问题分析，修复多类体验问题，并进一步提升后训练质量和规模，最终正式发布Hy3。Hy3已基于Apache 2.0协议在GitHub、HuggingFace、ModelScope、GitCode等平台开源，并在WorkBuddy、元宝、ima、Marvis、QQ浏览器、微信读书、微信公众号、腾讯游戏、腾讯文档等场景中上线验证。参与本项目，同学们可以通过quickstart、主流AI工具接入、MCP Server开发、端到端应用构建和评测体系设计等任务，积累大模型应用开发、工具接入和开源协作经验。

项目描述： Cube Sandbox 是一款基于 RustVMM 与 KVM 构建的高性能、开箱即用的安全沙箱服务。它既支持单机部署，也能方便地扩展到多机集群。对外兼容 E2B SDK，可在 60ms 内创建具备完整服务能力的硬件隔离沙箱，并将内存开销控制在 5MB 以内。

项目描述： 一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行，开发出人工智能 APP，将 AI 带到你的指尖。

项目描述： OpenCloudOS是由操作系统、软硬件厂商及个人共同打造的操作系统开源社区，旨在AI时代下构建自主安全、绿色节能、高性能高可用的最佳基座。 目前 OpenCloudOS 已全面支持所有硬件平台，实现从源社区、商业版到社区稳定版全链路覆盖，为用户提供经海量业务验证的企业级稳定操作系统版本，解决国产操作系统行业上下游供应问题，促进基础软件可持续发展。 OpenCloudOS 社区将与众多生态伙伴一起持续打造开源、开放、共享的操作系统生态。

项目描述： OpenTenBase 作为面向企业级核心场景的分布式数据库，具备高扩展性、商业数据库语法兼容、分布式引擎、多级容灾和多维度资源隔离等能力，成功应用在金融、医疗、航天等行业的核心业务系统。参与 OpenTenBase 的开发，可以在真实的工业级数据库系统中积累问题分析、功能改进、性能优化、测试验证与工具建设的经验。

项目描述： TDesign 是腾讯内外开源的企业级设计体系，超过 500+ 贡献者参与多个技术栈和设计资源的建设和开发，超过8000个实际项目使用验证；组件丰富强大，提供桌面端和移动端超过7个技术栈、130+个基础组件资源，可以确保在产品的不同端保持相同的设计、交互风格；周边建设持续：同时提供主题配置、页面模版、海量图标等周边资源；

项目描述： Tencent Kona JDK是腾讯公司的OpenJDK发行版，并在性能，功能和稳定性等方面作了深度定制优化，已被广泛部署在大数据，云计算，游戏，Web应用等诸多关键业务领域的生产环境中。

项目描述： https://github.com/Tencent/hpn

项目描述： YOLO-Master是由腾讯优图实验室联合新加坡管理大学等机构研发的实时目标检测框架，其论文已被CVPR 2026接收。项目核心创新在于首次将混合专家架构深度集成到YOLO框架中，通过ES-MoE模块实现"按需计算"自适应推理，根据图像复杂度智能分配计算资源。 在性能表现上，YOLO-Master-N在MS COCO数据集达到42.4% mAP，推理延迟仅1.62ms，相比YOLOv13-N精度提升0.8%，推理速度快17.8%。项目还引入LoRA参数高效微调、MoEPruner智能剪枝、Sparse SAHI稀疏切片推理等工程技术。 2026年初项目移交腾讯官方维护，新增TensorRT和ncnn部署支持。最新引入的Agent模式将训练、验证、推理、导出、多模态评估与开放世界分析能力封装为稳定的agent skill，实现从单一模型到智能系统的跨越，大幅降低复杂视觉任务的开发门槛。

项目描述： TencentDB Agent Memory 是腾讯云面向 AI Agent 工作场景推出的分层记忆引擎，通过"符号化短期记忆 + 分层长期记忆"架构，让 Agent 从一次性对话工具成长为持续协作的长期搭档，不仅让 Agent “记得更多”，更重要的是“想得更清”。 目前项目已在github开源，在AI Agent记忆范式即将不断演进、尚未收敛的当下，我们热忱期盼与全球优秀的开发者并肩同行，共同探索与定义Agent记忆的演进路线。让 Agent 记住该记的，让人把注意力留给判断、创造和真正有价值的工作。

项目描述： KuiklyUI 由腾讯大前端领域公司级 Oteam 推出，基于 Kotlin Multiplatform 实现一码多端的全平台高性能开发框架，在保持极致轻量的同时提供原生级性能与开发体验，已在超过 20 款产品、1000+ 页面中承载着 5 亿日活用户的每一次交互。KuiklyUI 开源社区欢迎每一位有想法的开发者——无论你的兴趣在框架建设还是原型设计，都有适合发挥的领域。参与 KuiklyUI 的开发，不仅可以领略一码多端框架的设计理念与实现细节，还可以积累开源项目的贡献经验。

项目描述： tRPC-Agent 是腾讯面向生产级智能体应用的开源 Agent 开发框架，提供 Python 与 Go 两种实现。项目覆盖模型调用、工具接入、多 Agent 编排、GraphAgent、Session/Memory、Knowledge/RAG、A2A、AG-UI、MCP、评测优化和 OpenTelemetry 可观测性，帮助开发者把 Agent 从实验脚本推进到可运行、可扩展、可治理的工程系统。 1、Python 侧重 AI 生态融合与快速落地，支持 LangChain、LangGraph、Claude Agent SDK、LiteLLM、Mem0、MemPalace、FastAPI 等生态，适合教学和应用中展示 RAG、多 Agent、工具调用、代码执行、记忆系统和服务化闭环。 2、Go 侧重高并发、强类型和生产运行时，适合构建长期运行的 Agent 服务、网关、自动化平台和实时前端交互系统。它提供 Go-native Runner、`context.Context` 取消、强类型 GraphAgent、checkpoint、interrupt/resume等特性

项目描述： VulnGym 是由腾讯悟空安全团队联合多家顶尖高校共同构建的真实工程级代码漏洞评测基准，已在 GitHub 和 HuggingFace 开源发布，专注于评测 AI Agent在真实工程场景下的漏洞挖掘能力，每条数据均来自真实开源项目的漏洞版本，并提供人工审计的完整推理链路。代码安全分析正在从人工审计走向 AI Agent自动化，VulnGym 正是这一方向的基础评测基准，参与本项目有助于你深入理解漏洞分析的完整链路与 AI Agent 漏洞挖掘系统的构建方法，同时在 AI for Security这一快速爆发的前沿领域留下自己的开源贡献。

项目描述： WeKnora 是一站式企业级多模态知识中枢。它深度融合大语言模型（LLM）与检索增强生成（RAG）技术，专为解析复杂图文、表格及超长文档设计，为开发者提供开箱即用的智能问答与知识管理引擎。 🚀 核心技术亮点 多模态精准解析：突破纯文本限制，内置强大的认知引擎，高精度提取 PDF、复杂嵌套表格及图文混排内容中的深层语义。 高阶 RAG 与 Agent 架构：内置 GraphRAG 并支持灵活定义召回与重排流水线；原生引入 Agent 模式与 MCP（Model Context Protocol）协议，使大模型能直接调度外部数据库与工具。 私有化与生态兼容：提供可视化 Web UI，无缝对接 Ollama，完美兼容 Qwen、DeepSeek 等主流开源模型，全面适配企业私有化部署与垂直微调需求。 📈 最新进展 工具链生态大升级：最新引入 MCP 客户端支持，大幅强化了 Agent 调度外部数据源（如自动执行 SQL 检索）的标准化与准确率。 企业级安全防线加固：全面重构了底层的多租户数据隔离机制与 SQL 执行安全校验，有效防御数据越权与 Prompt 注入，达到严苛。