这个 GitHub 项目,直接拯救了我做AI Agent的焦虑,大模型入门到精通,收藏这篇就足够了!

最近刷到一个项目,差点没忍住转头拉群推荐所有做 AI 产品的朋友。 它就是这个神奇的开源仓库: 👉 https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps

说人话就是:这是一个集成了几十种 LLM 应用场景的超全 demo 集,覆盖了几乎所有你能想到的 AI agent 使用场景。 不夸张地说:要是我早半年刷到它,真的能少踩一堆坑,少绕好几个弯路。


这个项目到底有啥用?我总结了 3 点最关键的:

  1. 场景全到离谱,基本啥都能找到模版

随便举几个你可能感兴趣的场景:

  • 博客转播客的语音 agent
  • RAG + 多轮记忆的智能数据分析助手
  • 自定义 AI 旅行规划师(本地部署/云端都能跑)
  • 理财顾问、健康教练、健身助手、法律服务、招聘中介、会议总结工具……

甚至还有:

  • AI 情感陪伴 agent
  • AI 自主游戏 agent(下棋、玩井字游戏那种)
  • 多智能体团队协作,比如一个“虚拟律所”或“虚拟金融团队”协同工作

关键是每一个 demo 都不是空壳,而是真能跑、有代码、有架构、有 prompt、有 memory、有流程的那种。

你要是真在做 agent 产品,这些 demo 完全能当成“启动模板”来改造。


  1. 模型兼容性强,本地/云端都能跑

这个项目很“懂人”:

  • 云端的可以接 OpenAI、Claude、Gemini,直接 API 走起
  • 本地的也安排了:Llama、Qwen、DeepSeek 什么的都有
  • 还有很多项目能在自己电脑跑,不用担心 API 成本飙高
  • 部分 demo 甚至可以玩多模态(接图像、语音等)

你想省钱省心自己部署,没问题;你要快速验证个思路走云端,也支持得很完整。

而且,很多项目不只是“跑一下就完了”,而是设计了 RAG 模块、记忆系统、多轮对话逻辑、multi-agent 协同这些复杂逻辑,完全是产品原型级别。


  1. 学习材料级别的宝藏,适合 PM、创作者、开发者一起上

我觉得这个项目对内容创作者和做知识输出的朋友也超有用。

每个 demo 基本都带教程,README 写得很清晰,你拿来做:

  • 视频号演示
  • 小红书教程拆解
  • 微信公众号科普文
  • GitHub 教程系列 完全没问题!

甚至你可以写个《7 天复刻 AI 理财顾问》的专栏系列,照着这 repo 拆拆讲讲,一堆人都愿意看。

而且这些内容也很容易转化成自己的产品或者服务。做个微 SaaS、小工具、小插件,顺水推舟。


当然也不是完美无瑕,有几个坑……

⚠️ 首先,有些项目的依赖真的很迷,版本容易冲突。跑不起来的时候你得自己改 requirements.txt,或者看下 issue 里有没有人踩过类似的坑。

⚠️ 其次,个别项目会偷偷塞点平台绑定(比如 phidata.app),看着是开源,结果里面有登录限制,体验不太好。跑 demo 前记得先扫下代码,别误踩广告。

⚠️ 还有些 README 是空的,项目没写完就扔上来了,动手能力差点的同学可能会有点懵。

但说到底,这些问题都不致命。你要是真在搞 agent 产品或者打算做点有差异化的 LLM 应用,这些坑根本不算啥。


怎么玩得更高效?我的建议:

  • 挑一个你最感兴趣的场景先跑通

    (比如 AI 旅行规划、AI 财务顾问)

  • clone 下来,记住每一步你改了啥,环境怎么配的

  • 跑通之后 fork 出你自己的版本,打个壳,做个 landing page 就能开始试水用户反馈了

  • 一边拆一边写教程/发视频,这波流量带节奏非常丝滑


最后总结下~

这个仓库,不是让你 copy 一份代码就去创业,而是帮你迅速建立 LLM 应用开发的直觉。

就像你刷够了几十个优秀案例,你自然而然就知道 prompt 怎么写、agent 怎么调、RAG 怎么接。

这种“工程直觉”不是死记硬背得来的,是靠拆项目拆出来的。

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L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

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L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段:AI大模型RAG应用开发工程,主要学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

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L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,主要学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造Agent智能体。

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L4阶段:精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段:大模型的微调和私有化部署,更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调,并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

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