// agents · qdrant/qdrant

qdrant

qdrantは、qdrantが公開しているオープンソースのAIエージェントプロジェクトです（GitHub: qdrant/qdrant）。GitHubスターは34,969、フォークは2,731で、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年10月8日です。

A high-performance vector search engine for next-gen AI.

★ 35.0k スター⑂ 2.7k フォークApache-2.0更新 2026年10月

GitHubで見る ↗Official site ↗

▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。

// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ: qdrant/qdrant
GitHubスター: 34,969
フォーク: 2,731
ライセンス: Apache-2.0
GitHubでの最終更新: 2026年10月8日
カテゴリ: AIエージェント
掲載タイプ: 完全なインストールガイド
公式サイト: Official site

// 仕組み

仕組み

Pick a first task
Choose one real workload to test the project against.
Download the project
Clone it locally and read through the getting-started guide.
Wire up dependencies
Install the stack it needs and set any environment variables.
Run and verify
Execute the starter example and check results before going further.

// 機能

選ばれる理由

Hybrid search

Combines vector and keyword search in one query.

HNSW indexing

Fast approximate nearest neighbor queries.

Rust performance

Low-latency, memory-efficient core.

Rich filtering

Payload-based structured filtering alongside vectors.

Cloud option

Managed cloud available alongside self-hosting.

Apache-2.0

Permissive licensing.

// 自分で実行

自分で実行してみる

Step 1 — Clone the repo
Download the source and move into the project folder.
```
git clone https://github.com/qdrant/qdrant.git
cd qdrant
```
Step 2 — Build
Compile the Rust engine.
```
cargo build --release
```
Step 3 — Run it
Start the server (Docker is the fastest path per the docs).
```
# see docs for the Docker quickstart
./target/release/qdrant
```

// 活用例

作れるもの

Add semantic search to an AI product.
Build RAG over large document collections.
Run image similarity search.
Prototype recommendation features quickly.

// よくある質問

よくある質問

Who maintains Qdrant?

It is maintained by the qdrant organization at qdrant/qdrant, with 2,731 forks. Check the changelog for the latest stable release.

Is Qdrant free to use?

The open-source engine is free under Apache-2.0; the managed cloud is the paid path.

Do I need a paid API to use it?

Self-hosting is free. You only pay if you choose the managed cloud or for the embedding/LLM APIs you call.

How does it compare to other vector databases?

Compare with Milvus, Weaviate, and Chroma on operations, filtering, and scale.

How do I get started?

LibreAIカタログに掲載されたAIエージェントプロジェクトの中で最もスターの多いもの — qdrantが合わなかった場合に検討したい、現実的な候補リストです。

openclaw★ 391.6k
A personal AI that really does things — on any OS, with your data staying yours.
superpowers★ 294.9k
An agentic skills framework & software development methodology that works.
ECC★ 275.2k
Agent harness optimization system with skills, memory and security for Claude Code, Codex and more
hermes-agent★ 252.0k
The agent that grows with you — a Python framework for adaptive AI agents.
deepseek-harness★ 245.5k
DeepSeek's plugin-based agent harness where everything is a plugin.

// さらに見る agents

さらに見る： AIエージェント

カタログの中でqdrantとスター数が近いAIエージェントプロジェクト — 前後の棚もそのまま見て回れます。

QwenPaw★ 35.5k
Your personal AI assistant — self-host it, chat anywhere, extend everything.
ChatDev★ 34.6k
ChatDev — zero-code multi-agent platform (DevAll) for developing everything, from software to research, Apache-2.0
sglang★ 36.9k
High-performance serving for the LLMs that power your agents.
Anthropic-Cybersecurity-Skills★ 33.8k
817 structured cybersecurity skills for AI agents · Mapped to 6 frameworks: MITRE ATT&CK, NIST CSF 2.0, MITRE ATLAS, D3FEND, NIST AI RMF & MITRE F3 (Fight Fr…
firecracker★ 37.2k
Secure, fast microVMs that make serverless possible.
openclaude★ 33.7k
A Claude Code-style coding agent that runs anywhere and works with almost any model provider

qdrantを入手する

無料でオープン — ソースコードを入手して、リポジトリにスターを付け、作り始めましょう。

GitHubで見る ↗← AIエージェントのツールをさらに見る