开源智能视频会议APP

支持AI会议纪要、私有化部署与二次开发。基于SpringBoot+Vue+uni-app，集成人脸识别、活体检测、视频会议、聊天及地图签到，可扩展智能Agent实现会议自动记录与纪要生成，满足企业安全与定制需求。

AI驱动的视频会议APP开源：有AI，有APP，完全开源，可以私有化部署，可以二开

源代码

https://www.gitcc.com/rooboo/gcc-video-conf

【AI驱动的视频会议APP】

基于SpringBoot + Vue+uni-app开发的前后端分离APP端视频会议系统，采用SpringSecurity采用RBAC模型实现动态鉴权，Retinaface+ Facenet实现人脸识别，支持会议系统的基本功能，人脸签到，签到活体检测，视频会议，好友聊天，地图坐标签到等。

马上实现【Agent开会，智能Agent记录视频会议的过程，记录视频会议，并且将会议整理为会议纪要，随时查阅】

开源视频会议APP——GCC-Video-Conf深度解析与落地指南

项目核心架构与技术栈

• 开源地址
  ：https://www.gitcc.com/rooboo/gcc-video-conf
• 技术架构
  ：基于SpringBoot（后端）+ Vue（Web前端）+ uni-app（移动端）的前后端分离架构，采用SpringSecurity+RBAC模型实现动态鉴权，集成Retinaface+Facenet实现人脸识别与活体检测，支持视频会议、好友聊天、地图坐标签到等核心功能。
• AI能力
  ：已内置人脸签到、活体检测等AI功能，可通过二次开发扩展智能Agent能力（如会议纪要自动生成）。

企业私有化部署落地方案

1. 硬件与系统要求
• 服务器：Ubuntu 20+ 或WinServer 2012+ 64位系统，4核3GHz处理器，32GB内存，200GB SSD，固定IP。
• 虚拟化支持：需开启虚拟化并安装Docker与Docker Compose。
2. 部署步骤
• 环境准备
  ：安装Docker与Docker Compose，导入项目镜像（如docker_data/install/docker_images目录）。
• 配置调整
  ：修改Nginx挂载目录的前端API地址，调整Nacos配置（端口、文件上传路径、数据库密码）。
• 服务启动
  ：执行docker-compose up启动容器，通过http://服务器IP:8848/nacos配置服务参数，验证Redis、MySQL连接状态。
3. 二次开发扩展
• 支持自定义功能开发，如集成企业现有OA/ERP系统、扩展AI能力（如智能Agent）。

智能Agent功能实现路径

1. 核心需求
   ：实时记录会议过程，生成结构化会议纪要并支持随时查阅。
2. 技术实现方案
• 语音转文字
  ：集成百度AI语音识别API或开源模型（如Whisper）将会议语音转为文本。
• 语义分析与摘要生成
  ：使用NLP模型（如BERT、GPT）进行语义分析，提取关键信息并生成会议纪要。
• 数据存储与检索
  ：将纪要存储至企业数据库，支持关键词检索与历史纪要查阅。
• 实时交互
  ：通过WebSocket实现会议内容实时同步，确保纪要生成与会议进度同步。

企业级应用意义与场景价值

1. 数据安全与合规
   ：私有化部署确保会议数据完全本地化，符合金融、政府等敏感行业的数据安全要求。
2. 效率提升
   ：智能Agent自动生成纪要，减少人工记录时间，提升会议效率；人脸签到与活体检测杜绝代签风险。
3. 定制化能力
   ：支持与企业现有系统（如单点登录、业务系统）集成，满足个性化需求（如特定行业模板、自定义报表）。
4. 场景落地方案
• 会议室场景
  ：部署专用会议终端，支持多会议室同时接入与高清视频传输。
• 移动办公场景
  ：通过uni-app开发跨平台APP，支持手机/平板随时参会。
• 远程协作场景
  ：集成地图坐标签到功能，实现远程团队位置可视化协作。

扩展建议与未来方向

• AI能力升级
  ：引入多模态AI（如情感识别、实时字幕翻译），提升会议互动体验。
• 性能优化
  ：通过Docker容器化与Kubernetes编排实现弹性扩缩容，适应大规模会议需求。
• 生态集成
  ：与企业微信、钉钉等办公平台打通，实现消息推送与日程同步。

通过私有化部署与二次开发，GCC-Video-Conf可深度适配企业需求，结合智能Agent等AI能力，实现从"基础会议工具"到"智能协作平台"的升级，助力企业提升会议效率与数据安全水平。

AI驱动的视频会议APP开源：有AI，有APP，完全开源，可以私有化部署，可以二开

源代码

https://www.gitcc.com/rooboo/gcc-video-conf

【AI驱动的视频会议APP】

基于SpringBoot + Vue+uni-app开发的前后端分离APP端视频会议系统，采用SpringSecurity采用RBAC模型实现动态鉴权，Retinaface+ Facenet实现人脸识别，支持会议系统的基本功能，人脸签到，签到活体检测，视频会议，好友聊天，地图坐标签到等。

马上实现【Agent开会，智能Agent记录视频会议的过程，记录视频会议，并且将会议整理为会议纪要，随时查阅】

开源GPU训练监控平台

实时追踪训练状态、资源、日志与IP，支持轻量部署与扩展开发

GPU训练平台开源，全流程实时监控的开源工具，支持对训练状态、GPU资源占用、训练日志、IP访问记录

源代码

https://www.gitcc.com/qiyeapi/gcc-gpu-monitor

GCC-GPU-Monitor 是一款专注于模型训练全流程实时监控的开源工具，支持对训练状态、GPU资源占用、训练日志、IP访问记录等关键指标进行动态追踪。欢迎开发者点亮星星（Star）、创建分支（Fork）并提交功能改进的拉取请求（Pull Requests）。

【核心功能特性】

•轻量简洁架构：基于 Flask + SQLite3 后端与 Vue3 + ElementUI-Plus 前端构建，实现低耦合、易维护的技术栈组合。
•快速服务器集成：新增服务器配置仅需单行指令，实现即插即用的监控能力扩展。
•训练进度可视化：通过"闲适炼丹"模块实时展示模型训练进度，支持关键阶段标识与进度条动态更新。
•日志追踪系统：完整记录模型损失值变化曲线，支持历史训练日志回溯与异常事件定位。
•智能公告模块：重要通知（如系统维护、版本更新）可实时推送至用户界面，保障信息同步效率。
•IP访问统计：采集并可视化访问IP分布数据，增强网络安全态势感知与异常访问检测能力。
•GPU资源快览：实时预览多GPU设备的利用率、显存占用等核心指标，支持多维度排序与筛选。
•低资源消耗设计：采用多线程可控调度机制，在保障实时性的同时最大限度降低CPU占用率。
•一键式部署：支持 Docker 容器化部署方案，实现从环境配置到服务启动的自动化流程。
•高扩展性实践：架构设计适合新手开发者进行二次开发练习，支持自定义监控指标与插件扩展。

全流程实时监控的GPU训练开源平台

项目定位

GCC-GPU-Monitor 是一款面向深度学习开发者与运维团队的开源工具，专注实现模型训练全生命周期的实时可视化监控。其核心价值在于通过动态追踪训练状态、GPU资源占用、训练日志、IP访问记录等关键指标，提升训练过程的透明度与可控性，适用于多场景下的GPU资源管理与训练效率优化。

核心功能特性

• 轻量架构设计
  ：采用Flask+SQLite3后端与Vue3+ElementUI-Plus前端技术栈，实现低耦合、易维护的轻量化部署，适合边缘设备与中小规模集群场景。
• 全流程实时监控
  ：
• 训练状态追踪
  ：通过"闲适炼丹"模块实时展示训练进度，支持关键阶段标识与进度条动态更新，辅助开发者精准掌握训练阶段。
• GPU资源快览
  ：实时采集多GPU设备的利用率、显存占用、温度等核心指标，支持多维度排序与筛选，助力资源分配优化。
• 日志与损失追踪
  ：完整记录模型损失值变化曲线，支持历史日志回溯与异常事件定位，辅助模型调优与故障排查。
• 安全与运维增强
  ：
• IP访问统计
  ：采集并可视化访问IP分布数据，结合敏感词管理与权限控制，增强网络安全态势感知与异常访问检测能力。
• 智能公告模块
  ：重要通知（如系统维护、版本更新）实时推送至用户界面，保障信息同步效率。
• 部署与扩展性
  ：
• 一键式Docker部署
  ：支持容器化快速部署，实现环境配置到服务启动的自动化流程，降低部署门槛。
• 高扩展性实践
  ：架构设计适合新手开发者进行二次开发练习，支持自定义监控指标与插件扩展，适配个性化需求。

典型应用场景

• 深度学习研发场景
  ：在模型训练过程中，开发者可通过实时监控训练进度与资源占用，动态调整超参数或硬件配置，提升训练效率与模型性能。
• GPU集群运维场景
  ：运维团队可利用多GPU资源快览与IP访问统计功能，监控集群整体负载与安全状态，优化资源分配策略，预防资源浪费与安全风险。
• 企业AI平台监控
  ：企业可部署该平台监控内部AI训练任务，结合费用管理与Key池轮询功能，实现成本可控与接口稳定调用，支撑企业级AI应用落地。
• 学术研究场景
  ：科研团队可借助日志追踪与损失曲线分析功能，深入探究模型训练规律，辅助发表高质量研究成果。
• 云服务提供商场景
  ：云厂商可集成该工具监控客户训练任务，提供透明化资源使用报告，增强客户信任与服务质量。

开源价值与社会意义

GCC-GPU-Monitor通过开源模式推动GPU训练监控技术的普惠化，降低中小企业与个人开发者接入专业级监控能力的门槛。其"轻量+实时+可扩展"的设计理念，不仅提升了训练过程的透明度与可控性，更通过社区协作持续完善功能生态，助力深度学习领域的技术创新与人才培养。同时，平台支持本地化部署与数据隐私保护，契合企业对数据安全与自主可控的核心需求，是构建企业级AI训练生态的重要基础设施，对推动AI技术落地与产业智能化升级具有深远意义。

GPU训练平台开源，全流程实时监控的开源工具，支持对训练状态、GPU资源占用、训练日志、IP访问记录

源代码

https://www.gitcc.com/qiyeapi/gcc-gpu-monitor

GCC-GPU-Monitor 是一款专注于模型训练全流程实时监控的开源工具，支持对训练状态、GPU资源占用、训练日志、IP访问记录等关键指标进行动态追踪。欢迎开发者点亮星星（Star）、创建分支（Fork）并提交功能改进的拉取请求（Pull Requests）。

ZeroClaw：Rust 重写的极致工程化 OpenClaw

ZeroClaw 是对火爆的 OpenClaw 的 Rust 重构，强调高性能、低资源与安全性。它用 Rust 重写，二进制仅 3.4MB，启动快 400 倍，内存占用减少 99%，可在低功耗硬件运行。提供灵活插件系统、支持超 22 种 AI 模型、内置安全机制及零依赖的记忆搜索引擎。适合追求稳定和低资源使用的场景。

26 年开年最火的开源项目 OpenClaw，现在已经 20 万多的 Star 了。

它 Star 的增长的诉求远超所有人的认知，估计也包括 OpenClaw 的作者。。。。

在你自己电脑上运行 AI，并通过 Telegram、Discord、WhatsApp 等聊天软件直接指挥 AI 完成任务。

最近几天，有一个叫 ZeroClaw 的项目开源了。

它是对 OpenClaw 的极致工程化实现。它在 GitHub 上的描述是 Claw done right：正确实现的 Claw。

通过使用 Rust 语言重写，解决了原生项目在性能、资源占用和安全性上的痛点。

01

开源项目简介

ZeroClaw 本质上是对爆火的 OpenClaw 架构的 Rust 重构。

100% Rust 编写，完美发挥了 Rust 的内存安全和高性能特性。ZeroClaw 的二进制文件极小，仅约 3.4MB，且启动时间小于 10ms。 

极低资源占用，相比于基于 Node.js 或 Python 的同类 Agent，ZeroClaw 可以在树莓派甚至更低功耗的 VPS 上流畅运行。

它的内存占用比 OpenClaw 要小 99%，能够高效的运行在 10 美元的硬件上，比如 Mac mini 便宜 98%。

而且启动速度快了 400 倍。

就这点，我感觉就催生很多创业机会了。

开源地址：https://github.com/theonlyhennygod/zeroclaw

02

其它亮点

灵活扩展

ZeroClaw 所有能力基本都抽象成 Trait 接口，然后通过配置绑定具体实现，可以概括为一个大号插件系统，但都编译在一个二进制里运行。

它的每一个组件都是可插拔、可替换的。

AI Provider 灵活切换，支持超过 22 种模型提供商，只需修改配置即可切换，无需改动代码。 

工具箱扩展内置了 Shell 命令执行、文件读写、浏览器交互、内存存储等工具。

安全支持

由于 AI Agent 拥有执行 Shell 命令和访问文件的权限，安全至关重要。

这也是很多人对 OpenClaw 诟病的。

ZeroClaw 本地绑定，默认仅绑定 127.0.0.1，拒绝公网直接访问。

启动时生成 6 位一次性代码，必须通过配对才能获得 Bearer Token。 默认开启 workspace_only 模式，禁止 AI 访问根目录或系统敏感文件夹。 

内置防止数据泄露的协议，在数据发出前进行拦截。

记忆系统

ZeroClaw 把记忆系统设计成一个 零外部依赖的完整搜索引擎。

它具备混合搜索记忆，结合了向量搜索和全文搜索，让 AI 能从海量对话历史或本地文档中精准提取信息。 

通过 /compact 命令或自动触发，将冗长的上下文压缩为精华笔记，防止 AI 忘记重要细节。

03

两者的区别

我让 AI 总结了一下 OpenClaw 和 ZeroClaw 的区别。

简单总结就是：OpenClaw 是主打灵活与 Python 生态的初版实现，而 ZeroClaw 则是追求极致性能、低资源占用与安全性的 Rust 工业级重写版。 

要二次开发选 OpenClaw，要稳定自用或在低配服务器运行选 ZeroClaw。

04

如何使用

很简单，将下面这些命令跑一遍就行了。

git clone https://github.com/theonlyhennygod/zeroclaw.gitcd zeroclawcargo build --releasecargo install --path . --force# 快速设置（无提示/静默模式）zeroclaw onboard --api-key sk-... --provider openrouter# 或交互式向导zeroclaw onboard --interactive# 或仅快速修复频道/白名单zeroclaw onboard --channels-only# 聊天zeroclaw agent -m "Hello, ZeroClaw!"# 交互模式zeroclaw agent# 启动网关（Webhook 服务器）zeroclaw gateway                # 默认值：127.0.0.1:8080zeroclaw gateway --port 0       # 随机端口（安全性增强）# 启动完整的自动运行环境（守护进程）zeroclaw daemon# 检查状态zeroclaw status# 运行系统诊断zeroclaw doctor# 检查频道健康状况zeroclaw channel doctor# 获取集成设置详情zeroclaw integrations info Telegram# 管理后台服务zeroclaw service installzeroclaw service status# 从 OpenClaw 迁移记忆（先进行安全预览）zeroclaw migrate openclaw --dry-runzeroclaw migrate openclaw

05

点击下方卡片，关注逛逛 GitHub

这个公众号历史发布过很多有趣的开源项目，如果你懒得翻文章一个个找，你直接关注微信公众号：逛逛 GitHub ，后台对话聊天就行了：

Agent-EDA：AI驱动的一站式数据分析平台

该平台是一个多智能体协作系统，能通过自然语言指令，自动化完成SQL查询、可视化图表生成及机器学习建模等全流程数据分析任务。它大幅降低技术门槛，支持私有化部署，帮助企业提升数据决策效率与控制成本。

数据分析平台开源：面向数据分析的多智能体系统

源代码

https://www.gitcc.com/agent-eda/agent-eda

快来给企业部署一套

数据分析平台是一个面向数据分析的多智能体系统，能够理解数据开发和数据分析需求，生成面向数据查询、数据可视化、机器学习等任务的 SQL 和 Python 代码。

数据分析平台开源项目：面向数据分析的多智能体系统解析

一、系统核心功能

1. 多智能体协作架构
   系统通过多个智能体（Agent）分工协作，覆盖数据分析全流程：

• 数据查询Agent
  ：解析用户需求，自动生成SQL代码，支持复杂查询逻辑（如多表关联、子查询）。
• 可视化Agent
  ：根据数据特征推荐图表类型（如折线图、热力图），生成交互式可视化代码（基于Plotly/ECharts）。
• 机器学习Agent
  ：针对预测、分类任务，自动选择算法（如XGBoost、LSTM），完成数据预处理、模型训练与评估。

2. 自然语言交互
   用户可通过自然语言（如中文）描述需求，例如：

• "分析过去一年销售额趋势，并按地区对比"
   → 系统生成SQL查询及可视化代码。
• "预测下季度产品销量，考虑季节性因素"
   → 系统调用机器学习Agent构建时间序列模型。

3. 代码生成与执行
   系统直接输出可执行的SQL/Python代码，支持一键运行或导出至Jupyter Notebook，降低技术门槛。

4. 扩展性与定制化

• 插件机制
  ：支持接入自定义数据源（如MongoDB、Kafka）或算法库。
• API接口
  ：提供RESTful API，可与其他业务系统（如CRM、ERP）集成。

二、典型应用场景

1. 企业数据探索与分析
• "展示本月各产品线毛利率"
   → 生成柱状图+SQL查询。
• "找出客户流失率高的区域"
   → 生成地理热力图+关联分析代码。
• 场景
  ：业务人员需快速分析销售数据，但缺乏SQL技能。
• 方案
  ：通过自然语言提问，系统自动生成查询及可视化，例如：
2. 自动化报表生成
• 场景
  ：运营团队需定期生成日报/周报，手动操作耗时。
• 方案
  ：配置定时任务，系统自动执行查询、生成报表并邮件发送，支持参数化模板（如日期范围动态替换）。
3. 机器学习模型快速迭代
• "用随机森林预测用户购买概率，评估特征重要性"
   → 系统输出模型代码、评估报告及可视化。
• 场景
  ：数据科学家需测试多种算法预测用户行为。
• 方案
  ：通过指令调用机器学习Agent，例如：
4. 数据治理与合规审计
• 场景
  ：需监控数据访问权限及操作日志。
• 方案
  ：集成审计Agent，记录所有查询与代码生成行为，生成合规报告。

三、对企业客户的价值

1. 降本增效
• 减少人力成本
  ：业务人员可自主完成数据分析，无需依赖数据团队。
• 提升决策效率
  ：实时生成洞察，缩短从数据到决策的周期（例如从天级到分钟级）。
2. 技术普惠化
• 低代码/无代码
  ：非技术人员通过自然语言交互即可完成复杂分析。
• 知识沉淀
  ：系统生成的代码可复用，避免重复开发。
3. 风险控制
• 数据安全
  ：支持私有化部署，数据不出域，符合金融、医疗等行业合规要求。
• 审计追踪
  ：完整记录操作日志，满足监管需求。
4. 创新赋能
• 快速验证假设
  ：通过机器学习Agent快速测试业务假设（如价格敏感度分析）。
• 探索新场景
  ：例如结合外部数据（如天气、经济指标）进行归因分析。

四、面向企业的服务方案

1. 部署模式
• 私有化部署
  ：支持本地服务器、私有云（如阿里云ECS、AWS EC2），提供容器化方案（Docker/Kubernetes）。
• 轻量化版本
  ：针对中小企业，提供预配置的一键部署包，降低技术门槛。
2. 定制化开发
• 行业适配
  ：根据企业业务场景调整智能体行为（如金融行业增加风控规则）。
• 数据源集成
  ：对接企业特有数据源（如SAP、Salesforce），开发专属连接器。
3. 培训与支持
• 操作培训
  ：提供在线课程，教授自然语言交互技巧及代码解读。
• 技术保障
  ：7×24小时支持，快速响应部署与运行问题。
4. 生态合作
• 与BI工具集成
  ：支持导出结果至Tableau、Power BI进行进一步分析。
• 与低代码平台对接
  ：例如通过钉钉、飞书等协作工具直接调用系统能力。

五、企业部署案例参考

• 某零售集团
  ：通过系统自动生成区域销售对比报表，替代原有3人团队的手工工作，节省每年约60万元人力成本。
• 某银行
  ：部署机器学习Agent预测信用卡违约风险，模型AUC提升15%，坏账率下降8%。
• 某制造业企业
  ：集成IoT数据源，实时监控生产线故障，故障响应时间从2小时缩短至10分钟。

数据分析平台开源：面向数据分析的多智能体系统

源代码

https://www.gitcc.com/agent-eda/agent-eda

快来给企业部署一套