معرفی 7 تا پروژه اوپن سورس عجیب که تا به حال نشنیده اید

پروژه‌های متن‌باز در سال 2025 همچنان به عنوان موتور محرکه نوآوری‌های فناوری هستند. درحالی که ابزارهایی مانند Docker , TensorFlow , React و Next.js به دلیل قدرت و انعطاف‌پذیری که در اختیار دارند در کانون توجه توسعه‌دهندگان قرار دارند، پروژه‌های متن باز جدیدی در حال گسترش هستند که می‌توانند با رویکردهای خلاقانه و زیرکارنه، تمامی مسئله‌های پیچیده را به شکلی جذاب حل کنند. این ابزارها، که شاید هنوز در سایه غول‌های صنعت قرار داشته باشند، پتانسیل تغییر شیوه کار توسعه‌دهندگان، استارتاپ‌ها و حتی تیم‌های کوچک را دارند. در این مطلب از بلاگ لیارا، هفت ابزار متن باز معرفی خواهد شد که در سال 2025 تمامی توجه ها را به خود جلب کرده است و می‌تواند به شما کمک کند تا پروژه هایتان را به سطح بعدی ببرید و آن را ارتقا بدهید.

آنچه در ادامه خواهید خواند:

• AutoGen از مایکروسافت
• Inngest
• Reflex
• LangGraph
• Zep
• GritQL
• Turso
• جمع بندی

۱. AutoGen از مایکروسافت

AutoGen یک چهارچوب متن باز بسیار قدرتمند است که برای ساخت سیستم های هوش مصنوعی چند عاملی طراحی شده است در این سیستم ها فرآیند به صورت خودکار یا با همکاری انسان وظایف پیچیده و سخت انجام می‌شود.

برخلاف مدل‌های هوش مصنوعی قدیمی که به صورت تک عاملی هستند، AutoGen به شما این اجازه را می‌دهد تا چندین عامل تخصصی را تعریف کنید و مانند یک تیم با آن ها به صورت هماهنگ همکاری کنید.

برای درک بهتر: فرض کنید یک عامل برای برنامه ریزی بر روی یک پروژه، که یکی از آن ها برای نوشتن کد و دیگری برای دیباگ کردن. نتیجه چه می‌شود: همه در حال تبادل اطلاعات مانند یک تیم توسعه در یک چت گروهی خواهند بود.

مثال کاربردی: فرض کنید یک سیستم می‌خواهید که درخواست کاربر را به مراحل کوچک تقسیم کند، کد مربوطه را بنویسد و سپس تست و رفع خطا کند. AutoGen این اجازه را می‌دهد که هر بخش توسط یک عامل مجزا انجام شود و خروجی آن به عامل بعدی منتقل شود درست مثل یک تیم توسعه واقعی.

۲. Inngest

Inngest یک پلتفرم متن باز است که برای ساخت جریان های کاری مبتنی بر رویداد در برنامه های بدون سرور از آن استفاده می‌شود. Inngest جایگزین ساده و بسیار کارآمدی برای راه‌حل‌های پیچیده مانند وظایف پس زمینه صف‌های بازآزمایی و کران جاب‌ها به شما می‌دهد.

ویژگی‌های کلیدی Inngest:

• نوشتن توابع پایدار با استفاده از SDK های Inngest.
• اجرای محلی با سرور توسعه Inngest، با هماهنگی کامل با محیط تولید.
• امکان میزبانی توابع در زیرساخت دلخواه.
• مدیریت جریان با ابزارهایی مانند محدودسازی هم‌زمانی، نرخ‌بندی و اولویت‌بندی.
• تقسیم منطق به مراحل قابل بازآزمایی برای جریان‌های کاری طولانی‌مدت.

ناگفته نماند که این ابزار برای ساخت سیستم‌های مقیاس‌پذیر برای پردازش رویدادها، مانند انتقال و تغییر اندازه تصاویر در یک فروشگاه آنلاین استفاده می‌شود.

نمونه کد:

export default inngest.createFunction(
  {
    id: "import-product-images",
    concurrency: {
      key: "event.data.userId",
      limit: 10
    }
  },
  { event: "shop/product.imported" },
  async ({ event, step }) => {
    const s3Urls = await step.run("copy-images-to-s3", async () => {
      return copyAllImagesToS3(event.data.imageURLs);
    });
    await step.run("resize-images", async () => {
      await resizer.bulk({ urls: s3Urls, quality: 0.9, maxWidth: 1024 });
    })
  };
);

await inngest.send({
  name: "shop/product.imported",
  data: {
    userId: "01J8G44701QYGE0DH65PZM8DPM",
    imageURLs: [
      "https://useruploads.acme.com/q2345678/1094.jpg",
      "https://useruploads.acme.com/q2345678/1095.jpg"
    ],
  },
});

مثال کاربردی:
یک فروشگاه آنلاین می‌تواند پس از ثبت محصول جدید، فرآیندی خودکار راه‌اندازی کند که تصاویر را به S3 کپی کند و نسخه بهینه آن‌ها را بسازد بدون نگرانی از قطعی یا تکرار عملیات.

۳. Reflex

Reflex یک چهارچوب برای ساخت برنامه های وب کامل در زبان پایتون است و به توسعه دهندگان خود این قابلیت را می‌دهد تا بدون نوشتن حتی یک خط JavaScript یا Css، برنامه های وب کاملی را با React و Next.js بسازید. در Reflex می‌توان یک نمونه اولیه SaaS را با قابلیت ادغام Stripe آن هم با استفاده از پایتون نوشت.

مثال کاربردی:
یک تیم کوچک استارتاپی می‌تواند در چند روز یک داشبورد مدیریت با قابلیت ورود کاربر، نمایش داده‌ها و اتصال به Stripe ایجاد کند همه در پایتون.

۴. LangGraph

LangGraph چهارچوبی برای ساخت جریان‌های کاری مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ LLM به صورت گراف های جهت دار از آن استفاده می‌شود. این ابزار برای مدیریت زنجیره های پیچیده فراخوانی LLM، حفظ حالت و حافظه و ایجاد رفتارهای عامل از آن استفاده می‌شود.

از این ابزار می‌توان در ساخت جریان‌های کاری هوش مصنوعی تولید محور، مانند سیستم های خودکار تحلیل داده یا تولید محتوا استفاده کرد.

مثال کاربردی:
یک پلتفرم پشتیبانی مشتری می‌تواند درخواست‌ها را بین چند عامل تقسیم کند: یک عامل برای تشخیص موضوع، یک عامل برای یافتن پاسخ مناسب و یک عامل برای بازنویسی پاسخ به لحن رسمی.

۵. Zep

Zep یک سرور حافظه برای مدل های زبانی با قابلیت های ذخیره سازی بلند مدت و مدیریت بردار ها را دارد. Zep با ارائه حافظه‌های پایدار، محدودیت های توکن و راه حل های موقت مدیریت حافظه را برطرف می‌کند. این ابزار قابلیت هایی مانند تنظیم زمان حیات TTL، خلاصه سازی و تعبیه سازی را برای کاربران خود فراهم می‌کند. کاربرد اصلی این ابزار در افزودن حافظه متنی به یک دستیار مبتنی بر GPT برای حفظ زمینه در مکالمات چند هفته ای است.

مثال کاربردی:
یک چت‌بات آموزشی می‌تواند پیشرفت دانش‌آموز را طی چند هفته ذخیره کند و بر اساس عملکرد قبلی، مسیر یادگیری شخصی‌سازی‌شده ارائه دهد.

۶. GritQL

GritQL یک زبان پرس و جوی اعلانی برای جستجو، بررسی و اصلاح کد منبع است که به توسعه دهندگان اجازه می‌دهد تا بتوانند تحلیل ها و تغییرات پیچیده را در کد با پرس و جوهای ساده انجام دهند. این ابزار از چندین زبان برنامه نویسی پشتیبانی می‌کند و به راحتی در جریان های کاری موجود ادغام می‌شود. البته این خودکارسازی بازسازی کد در مقیاس بزرگ تر با تعریف الگوها و تبدیل هایی که بر روی کل پایگاه کد اعمال می‌شود.

مثال کاربردی:
یک سازمان بزرگ می‌تواند الگوی قدیمی استفاده از API را در هزاران فایل کد پیدا کرده و به‌صورت خودکار به نسخه جدید به‌روزرسانی کند.

۷. Turso

Turso یک پایگاه داده توزیع شده مبتنی بر لبه است که بر پایه libSQL (فورک متن‌باز SQLite) ساخته شده است. Turso با قرار دادن داده‌ها در نزدیکی کد، تاخیر پرس و جوها را به حداقل می‌رساند و برای برنامه های با مقیاس بالا تر بسیار مناسب خواهد بود. کاربرد این ابزار در توسعه برنامه های توزیع شده جهانی، مانند داشبوردهای تحلیل بی درنگ یا شبکه های تحویل محتوا است.

مثال کاربردی:
یک سرویس استریم ویدئو می‌تواند داده‌های متادیتا را در سرورهای نزدیک به کاربر ذخیره کند تا جستجو و بارگذاری ویدئو با حداقل تأخیر انجام شود.

ارتقای پروژه های متن باز در سال 2025

قسمت جالب در پروژه های متن باز در این است که برای ساخت محصولات در سطح جهانی دیگر نیازی به تیم های بزرگ یا سرمایه های کلانی نخواهید داشت. با استفاده از ابزار های ذکر شده در مطالب بالا، تنها به کنجکاوی، یک تب GitHub و اشتیاق به تجربه کردن را نیاز خواهید داشت.

جمع بندی

در سال 2025، دنیای توسعه نرم افزار بیشتر از همیشه به پروژه های متن باز وابسته است. ابزارهایی که در مطالب بالا به آن اشاره کرده‌ایم و آن‌ها را معرفی کرده‌ایم نه تنها به توسعه دهندگان بلکه این امکان را می‌دهند تا فعالیت های پیچیده و زمان بر را به شکل خودکار و هوشمند انجام دهند، بلکه می‌توانند به فرآیند توسعه برای تیم های کوچک نیز کمک کنند.

اگر شما هم بخواهید در پروژه هایتان، خلاقیت به خرج بدهید. کافی است تا کنجکاوی داشته باشید، کمی زمان را برای یادگیری به خود اختصاص دهید و دست به تجربه بزنید. با این پروژه های جالب و کاربردی، دیگر نیازی به تیم های بزرگ یا سرمایه های کلان نخواهد بود، بلکه می‌توانید با خلاقیت و استفاده از فناوری های متن باز، پروژه های خود را حرفه ای تر از همیشه انجام دهید.