// agents · ml-explore/mlx

mlx

mlx é um projeto de agentes de IA de código aberto de ml-explore (ml-explore/mlx no GitHub). Tem 28.686 estrelas no GitHub e 2.318 forks, é publicado sob a licença MIT e foi atualizado pela última vez no GitHub em 8 de outubro de 2026.

Apple's array framework for running ML efficiently on Apple silicon.

★ 28,7 mil estrelas⑂ 2,3 mil forksMITatualizado out 2026
▦ visual: o README deste projeto não inclui nenhuma captura incorporável,
então aqui vai um marcador. O guia abaixo está completo mesmo assim.
// dados do projeto

Dados do projeto

Repositório
ml-explore/mlx
Estrelas no GitHub
28.686
Forks
2.318
Licença
MIT
Última atualização no GitHub
8 de outubro de 2026
Categoria
Agentes de IA
Tipo de ficha
Guia de instalação completo
Site oficial
Official site
// como funciona

Como funciona

  1. Clarify your goal

    Decide what you want the project to do before installing anything.

  2. Clone the repo

    Grab the source and skim the README for setup requirements.

  3. Install and configure

    Install dependencies and add any API keys or settings it needs.

  4. Run your first task

    Launch it and follow the example workflow from the docs.

// recursos

Por que as pessoas gostam tanto

Apple silicon native

Built for the Mac GPU and unified memory.

NumPy-like API

Familiar array programming model.

Lazy evaluation

Efficient computation graphs.

Python bindings

Use it from Python with pip install mlx.

MIT licensed

Free for any use.

Apple-backed

Maintained by Apple's ML research team.

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// execute você mesmo

Execute você mesmo

  1. Step 1 - Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/ml-explore/mlx.git
    cd mlx
  2. Step 2 - Install the Python package

    The fastest way to try MLX is the pip package.

    pip install mlx
  3. Step 3 - Verify the install

    Run a tiny array computation to confirm it works.

    python -c "import mlx.core as mx; print(mx.array([1, 2, 3]))"
// casos de uso

O que você pode criar

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// perguntas frequentes

Perguntas frequentes

Who maintains mlx?

It is an open-source project at ml-explore/mlx with 2318 forks. Check the repo's contributors and recent commits to judge how active maintenance is.

Is mlx free to use?

Yes - it is MIT licensed, so you can use, modify, and distribute it freely, including in commercial projects.

Do I need a paid API to use it?

No - this is infrastructure you run on your own hardware, so there is no per-request fee.

Do agents need MLX directly?

Usually not - agents call models, and MLX is the layer that runs those models fast on Macs. You need it if you are doing local inference on Apple silicon.

How do I get started?

Clone the repo, read the README's quickstart, and run the provided example - most projects get you to a first result in minutes.

// continue explorando

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