GitHub – Sumanth077/ai-engineering-toolkit: A curated list of 100+ libraries and frameworks for AI engineers building with LLMs

Building with LLMs and not sure where to start? If you’ve ever felt overwhelmed by the number of libraries and frameworks, you’re not alone. I’ve spent countless late nights stitching together tools, only to realize a well-curated collection would’ve saved me days. That’s exactly what this project is: a curated list of 100+ libraries and frameworks for AI engineers building with Large Language Models.

What’s inside, in plain terms: battle-tested tools, frameworks, templates, and reference implementations you can use to develop, deploy, and optimize LLM-powered systems. Use it to jumpstart a proof of concept, standardize your production stack, or find a missing piece when you’re debugging weird behavior (you know what I mean).

A few practical ways this helps. Need a template for retrieval-augmented generation? Check the repo. Want ideas for deployment pipelines or cost-control tools? It’s in there. Trying to compare vector stores and prompt libraries without going cross-eyed? The list pulls everything into one place, so you don’t have to.

It’s community-driven, too, so your feedback matters. Contributions make it stronger, and yes, people star the repo when it helps them. If you want to explore it right now, here’s the link: https://github.com/Sumanth077/ai-engineering-toolkit.

Where this is headed, I think, is toward more shared patterns and fewer reinvented wheels. Expect more adapters, better docs, and safety- and cost-focused tools as the community grows. If you’re building LLM applications, bookmark this toolkit, poke around, and consider contributing a tiny fix or note if you find something helpful. Small contributions add up, and they seriously speed things up for everyone.

Want updates? The repo links to a newsletter and demos if you want weekly insights. Happy building.

Auf Deutsch, kurz und praktisch:

Wenn du mit LLMs arbeitest, kennst du das Gefühl: zu viele Tools, zu wenig Zeit. Dieses Projekt sammelt über 100 Bibliotheken und Frameworks für AI-Ingenieure. Es enthält bewährte Tools, Templates und Referenzimplementierungen, die dir beim Entwickeln, Deployen und Optimieren von LLM-Systemen helfen.

Warum das nützlich ist. Stell dir vor, du willst schnell ein RAG-Projekt aufsetzen, oder du suchst nach einer passenden Vektor-Datenbank, ohne jede Bibliothek einzeln zu testen. Diese Sammlung spart dir Recherchezeit. Kleiner Bonus: die Community trägt bei, also wird die Liste laufend besser.

Du findest den gesamten Inhalt hier: https://github.com/Sumanth077/ai-engineering-toolkit. Schau rein, markiere die Repo mit einem Stern, oder schreib eine kurze Ergänzung wenn du etwas vermisst.

Mein Ausblick: Die Sammlung wird wachsen, mehr Praxisbeispiele und Tools für Kostenkontrolle und Sicherheit kommen dazu. Wenn du mit am Projekt arbeitest, profitieren am Ende alle. Also, leg los und viel Erfolg beim Bauen!