推荐6个，我一直在关注的AI知识库与开源项目
做AI产品经理久了之后，现在信息爆炸的时代，不仅是每天的科技信息，还有各类全球开发者所诞生的各类有趣的项目，这些项目有大模型以及agent应用，甚至是还有一些算法。
所以很多产品经理都躺平了，只要完成工作就可，新东西能不学就不学。
我曾经写过一篇文章，提到优秀的产品经理一定要去学习GitHub，尤其是你在2025年，如果现在还没有GitHub账户，那么可以直接宣布你是一个被程序员或研发团队吐槽的产品经理，也浪费开发资源。
在这篇文章之后，有朋友给我留言，希望推荐一些开源项目，可以用在工作上的。我在每一期的AI产品经理训练营里也会介绍这些开源工具与算法。
今天在这篇文章，我将自己一直在关注的，甚至让团队使用的开源项目以及他们的使用场景以及解决的问题分享出来，如果你按照这个类目去学习，你就不会有那么大压力了。
1.DIFY 类 开源项目：AI模型管理工具
现在Dify类的开源项目主要是做模型管理，最近刚开源的COZE也属于这个范围，他们都支持管理若干个AI模型并且调试模型。
通过配置任务流或agent就可以完成自己所需要的AI场景搭建，不管是诊断还是知识库，都可以用这类开源项目完成。
在开发资源有限，并且团队也不懂怎么去调整配置AI模型的，这类工具可以通过可视化界面快速管理AI模型，减少研发时间。
开源地址： https://github.com/langgenius/dify
2.Manus类开源项目 自动化生产
这里最开始我提到过有Manus对标的OpenManus，到现在京东开源给出的Joyagent，这些开源工具是基于大模型做的agent应用。当然现在最新的Manus已经更新到可以支持上千个agent应用同时并行，虽然有人吐槽官网给的案例就是帮你找些，就动用了上千个agent，其背后产生的tokens消耗完全不匹配其应用价值。
但是不口否认的是，自动化AIagent工作流，也是AI产品经理专注的一个重要方向之一，因为很多AI产品经理其实并没有机会做AI大模型，公司只能提供资源调用云API，也就大部分专注在AI应用上的开发。而提到应用开发，像这类Joyagent就是首当其冲，毕竟现在是开源里面的SOTA，超过了OpenMANUS。
开源地址： https://github.com/jd-opensource/joyagent-jdgenie
3.开发与设计类的开源项目
除了大名鼎鼎的cursor外，前段时间我分享过产品经理做UI设计与前端编码的开源项目Onlook，可以一键自动生成react的前端样式编码，后面还有figmamaker等，都是开源的产品经理“编码工具”，不需要产品经理写代码就可以完成前端编码。
这类开源工具还有super design，都是可以关注的。
开源项目地址： https://github.com/superdesigndev/superdesign
4.开源类AI模型
现在在huggingface上的开源模型非常多，但是由于团队精力有限，我主要是关注在几个排名前面的开源模型，分别是OpenAI的OSS 120B，以及DEEPSEEK 671B、KIMI2 还有阿里通义千问的Qwen3 这些开源模型
由于这些开源模型，单个模型使用的显存都达到了100GB左右，即使用ktransoformer这样的技术，将显存运算放在内存与算法上，但是也难以保证tokens速度。
本身下载、部署开源模型也要时间，所以对于技术团队来说往往会选择前面的Dify类工具将其开源模型都用Ollma来进行统一管理，从而避免自己AI应用的业务使用中断。
开源模型地址： https://huggingface.co/
5.开源类算法：声音、数字人技术、视频、图片技术
除了开源模型之外，我还在关注就是声音TTS、ASR的声音开源技术，这些开源技术成了数字人对话的必经节点，而不是通用大模型可以完成的。
如下面流程图，可以看出声音、数字人技术在其中的价值与意义。
开源类声音主要是寻找可以尽可能模仿人类情感交流，听不出假人的声音，而数字人则尽可能看到真实，这些归属于deepfake技术类别，寻找开源算法方便集成。
6.只关注2个开源协议
以上的开源，都只关注MIT以及 Apache 2.0,也就是允许商业使用与修改的，还有就是不需要修改后再次公开的。
这样才能够保证自己产品商业化的落地，同时又有研发价值，而不是简单的玩玩而已。
今天的分享就在这里，这几个方向希望你也可以跟我一样持续关注，因为他们也在不断地更新，并且将这几类开源做一个归档，你就会发现没有那么多学习压力与焦虑了。
本文来自微信公众号“Kevin改变世界的点滴”（ID：Kevingbsjddd），作者：Kevin那些事儿，36氪经授权发布。
