GitHub 上 Star 數量前 18 的開源 AI Agent 項目
本文精選 GitHub 上 Star 數排名前 18 的開源 AI Agent 項目，解析其功能與應用場景，助你高效選型與落地。
原文鏈接：https://www.nocobase.com/cn/blog/github-open-source-ai-agent-projects
大概一個多月前，我在 Hacker News 上刷到一篇討論熱度很高的文章——《停止構建 AI Agent》。
作者在文中分享了自己的親身經歷：他用 CrewAI 組建了一個“研究小組”——三名 Agent、五個工具，紙面上分工完美無缺。但真正運行時，研究員 Agent 無視爬蟲工具，摘要員忘記引用，協調員在處理長文檔時直接放棄，原本看似天衣無縫的方案，在實踐中卻像多米諾骨牌般接連失靈。
下面這張流程圖，是作者在經歷無數次代理系統的調試與翻車后，總結出的“是否該用 Agent”的經驗指南。
Image source: https://decodingml.substack.com/p/stop-building-ai-agents
文章提煉出一個重要原則：Agent 最適合在“人類參與監督”的非穩定型流程中發揮作用——這種場景下，Agent 的探索能力和創造性往往優于工作流。
- 可用場景：數據科學助手（自動寫 SQL、生成可視化、探索數據趨勢）；創意寫作伙伴（頭腦風暴、文案改進）；代碼重構助手（提出優化建議、發現潛在問題）。在這些任務中，人類可隨時評估結果并糾正偏差。
- 不建議使用：企業核心自動化（關鍵業務流程的穩定性無法交給 LLM 決定）；高風險決策（金融交易、醫療診斷、法律合規等需要確定性邏輯的領域）。
Image source: https://decodingml.substack.com/p/stop-building-ai-agents
如果看完上面的內容，你依然覺得自己的業務場景適合構建 Agent，那么這篇文章將為你盤點 GitHub 上 Agent 話題下 Star 數排名前 18 的開源項目，并從項目概覽、核心功能與應用場景三個維度剖析它們的優勢與邊界，幫助你在合適的場景中發揮 Agent 的最大價值。
?? 歡迎來到 NocoBase 的博客。NocoBase 是一個開源無代碼/低代碼開發平臺，用于構建企業級應用、內部工具和流程系統，支持自托管，插件化設計，開發者友好。→ 在 GitHub 上了解更多
?? 也歡迎閱讀我們往期最受歡迎的 GitHub 項目系列文章（部分項目會在不同主題中重復出現）：
No.1: Dify
- GitHub Star: 110k
- GitHub: https://github.com/langgenius/dify
- Website: https://dify.ai/
項目概覽：
Dify 是一個開源的 LLM 應用開發平臺。它融合了直觀可視化界面、RAG 工作流、Agent 能力、模型管理與全鏈路可觀測性，讓開發者能夠迅速搭建、調試并部署 AI 應用。
核心功能：
- 可視化工作流編排：提供拖拽式構建界面，開發者可以在畫布上設計并測試復雜的 AI 流程，包括提示、模型調用與任務串聯等。
- RAG 管道支持：支持多格式文檔（如 PDF、PPT）攝入，自動抽取內容并構建檢索管道，實現知識增強生成能力。
- 全模型生態與提示編輯器：兼容 GPT、Mistral、Llama3 及所有 OpenAI API 兼容模型，一站式管理模型與調優提示，簡化模型切換與性能比對流程。
應用場景：
- 構建智能客服與 QA 系統
- 對接企業知識庫
- 快速部署內容生成工具
No.2: Lobe Chat
- GitHub Star: 64.3k
- GitHub: https://github.com/lobehub/lobe-chat
- Website: https://lobechat.com/
項目概覽：
Lobe Chat 是一個開源的多模型聊天與應用平臺，強調 UX 體驗，支持語音、視覺識別、多模態輸入、插件市場、移動端適配和多用戶管理。
核心功能：
- 多模態 & 插件支持：支持語音對話、圖像識別與生成，并通過插件市場擴展功能，滿足多樣交互需求。
- 智能體指數平臺：通過一個社區驅動的索引，用戶可瀏覽、添加或提交自定義助手，便于擴展和復用。
- 統一模型適配：提供統一接口與插件化架構，輕松銜接 OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama 等模型服務商，便于平臺遷移與模型升級。
應用場景：
- 快速搭建高交互、多模態的智能聊天應用
- 部署領域定制助手
No.3: RAGFlow
- GitHub Star: 62.1k
- GitHub: https://github.com/infiniflow/ragflow
- Website: https://ragflow.io/
項目概覽：
RAGFlow 是一款基于深度文檔理解的開源 RAG 引擎，旨在為企業與個人提供高質量、可解釋的問答與 Agent 服務。它不僅能處理復雜格式文檔，還能提供引用性回復與可視化塊管理。
核心功能：
- 深度文檔理解：擅長解析 PDF、Word、PPT、Excel、圖片等非結構化內容，提取可檢索信息塊，確保生成內容真實、可驗證。
- RAG 問答與引用追蹤：結合向量檢索與 LLM，生成帶引用的回答，并支持手動調整檢索塊以優化準確度。
- 靈活部署與集成：提供 Docker Compose 部署方式，可與各類 LLM 集成。
應用場景：
- 構建文檔驅動的問答系統與知識助手
- 實施內容審核與引用追蹤
- 部署支持復雜文件結構的 RAG 應用
No.4: OpenHands
- GitHub Star: 62k
- GitHub: https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands
- Website: https://all-hands.dev/
項目概覽：
OpenHands 的核心理念是讓 AI 能像人類開發者一樣“寫更少的代碼，完成更多工作”，提供代碼編輯、命令執行、網頁瀏覽、API 調用等多種能力支持。
作為一個 MIT 開源項目，OpenHands 可以在本地通過 Docker 快速部署，也提供 OpenHands Cloud SaaS 版以便免配置上手，其中 Cloud 版本更提供初始使用額度，適合快速試用。隨著版本更新，OpenHands 架構不斷完善，逐步實現了通用 Agent 控制器、多 Agent 協同、多交互會話管理、沙箱安全執行等特性，成為一個針對軟件開發者的通用 AI 工具平臺。
核心功能：
- 通用開發者 Agent 能力：Agent 能執行“修改代碼、運行命令、瀏覽網頁、調用 API”等任務，模擬人類開發者的行為路徑。
- 多 Agent 協作與會話管理：系統支持多個 Agent 協同工作，具備會話管理能力（Session、EventStream、AgentController 等），實現任務分工或協同處理復雜需求。
- 安全沙箱機制：Agent 執行代碼和命令時，運行環境由沙箱（如 Docker 容器）隔離，確保執行安全，減少對宿主系統風險。
應用場景：
- 輔助開發者完成常規代碼任務
- 自動化測試與部署流程
- 快速原型與工具搭建
No.5: MetaGPT
- GitHub Star: 57.8k
- GitHub: https://github.com/FoundationAgents/MetaGPT
- Website: https://mgx.dev/
項目概覽：
MetaGPT 是一個多智能體協作框架，強調“軟件公司模擬”，將自然語言需求轉化為從用戶故事、競品分析到 API 設計、文檔編寫的一整套流程。其核心理念是“Code = SOP(Team)”——將標準作業程序（SOP）具體化，安排產品經理、架構師、工程師等角色協作完成任務。
核心功能：
- 多角色智能體協作：內置產品經理、架構師、項目經理、工程師等 AI 智能體，模擬真實團隊依照 SOP 協同推進項目。
- SOP 驅動流程：通過標準作業程序指導每個 Agent 執行任務，實現任務拆解與結構化執行，減少偏差與幻覺。
- 自然語言編程：用戶只需一句話描述需求，MetaGPT 即可生成對應的用戶故事、數據結構、API 接口與架構設計。
應用場景：
- 自動生成軟件項目開發提案
- 快速構建團隊協作原型
- 探索 AI 驅動的軟件開發流程優化與自動化研究
No.6: LLMs-from-scratch
- GitHub Star: 56k
- GitHub: https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch
項目概覽：
LLMs-from-scratch 是一個從零實現大型語言模型的教學型項目，幫助開發者理解 LLM 的核心原理與訓練過程。
?? 點擊查看 LLMs-from-scratch 的完整介紹與應用場景
No.7: Huginn
- GitHub Star: 47k
- GitHub: https://github.com/huginn/huginn
項目概覽：
Huginn 是一個開源自動化工具，讓用戶可在自有服務器上運行 agents，從網絡采集信息并基于條件進行觸發動作，如郵件通知、關鍵詞監控等。Huginn 的設計初衷有力捍衛了用戶對數據的控制權，以其數據可控、自托管、可擴展代理系統特點長期活躍在開源社區。
核心功能：
- 自托管 Web 代理平臺：用戶可在自己的服務器上部署 agents，自主處理數據與執行任務，確保隱私與可控性。
- 事件—動作規則引擎：支持配置條件觸發 logic，當指定的網絡事件發生時，可以自動執行通知、腳本或 HTTP 調用等操作。
- 擴展性 Agents 機制：內置多種 agents，可通過 Huginn Agent gem 擴展自定義 agent 功能，生態豐富。
應用場景：
- 信息監控與提醒
- 數據抓取與自動化流程
- 自定義自動化工具構建
No.8: Unsloth
- GitHub Star: 43.8k
- GitHub: https://github.com/unslothai/unsloth
- Website: https://docs.unsloth.ai/
項目概覽：
Unsloth 是一款專為微調 LLM（如 OpenAI gpt-oss、Qwen3、Llama 4）而設計的開源工具，目標是提供更加高效且顯存友好的訓練流程。其核心代碼采用 OpenAI 開發的 Triton 架構，顯著提升訓練速度并降低顯存占用。
核心功能：
- 高效顯存優化微調：在主流 LLM 上實現 1.5-2.2× 的微調速度提升，并減少高達 70–80% 的顯存使用。
- 易用 Notebook 工作流：用戶只需添加數據集并點擊“Run All”即可完成模型微調，便可快速完成模型訓練。
- 廣泛模型兼容：支持微調包括 Llama、Gemma、Qwen 等多個 LLM 模型。
應用場景：
- 快速微調 LLM 模型用于研究或產品原型驗證
- 教育與教學工具：讓入門者在免費 GPU 環境中體驗模型訓練流程
- 高顯存節省需求的開發場景，如部署在資源受限設備上
No.9: Mem0
- GitHub Star: 38.1k
- GitHub: https://github.com/mem0ai/mem0
- Website: https://mem0.ai/
項目概覽：
Mem0 是一款專為 AI Agent 設計的長期記憶管理系統，致力于解決 AI 常見的“遺忘”問題。它通過統一記憶層使智能體能夠跨會話、跨應用持續保留用戶偏好與歷史上下文，實現個性化且連續的交互體驗。在 LOCOMO 基準測試中，Mem0 相比 OpenAI Memory，在準確率上提升約 26%，響應延遲降低 91%，且 Token 消耗降低 90%。適合用于客服機器人、AI 助手和自主系統等需要上下文延續的場景。
核心功能：
- 多級記憶架構：支持用戶級、會話級、智能體級的多層記憶管理，讓信息層次化保存。
- 高性能與高效成本：顯著提高準確率、降低延遲與 Token 消耗，實現更省資源的長期記憶支持。
- 本地化隱私優先：所有數據可在本地處理與存儲，用戶對數據擁有完全控制權。
應用場景：
- 客服機器人：記住用戶偏好、歷史問題，提高響應相關性
- AI 助手：跨會話記憶任務和人設，使互動更連貫自然
- 醫療與咨詢系統：保留上下文信息以提升服務質量與精準反饋
No.10: ChatTTS
- GitHub Star: 37.5k
- GitHub: https://github.com/2noise/ChatTTS
- Website: https://2noise.com/
項目概覽：
ChatTTS 是一個專為對話式任務優化的開源文本轉語音系統，支持多說話人場景，重點在于表達自然、情緒豐富。為了防止濫用，項目在訓練模型中加入少量高頻噪音，并壓低文件質量，同時計劃部署檢測機制以加強倫理使用指導。
核心功能：
- 對話優化 TTS：專門優化用于對話場景的語音合成，支持多角色對話和自然節奏表達。
- 細粒度韻律控制：精確控制語音中的笑聲、停頓、插入詞等韻律元素，使合成顯得更自然生動。
應用場景：
- 構建人性化語音機器人或互動對話系統。
- 教育類產品中的角色配音與語言練習工具。
- 語音內容創作與播客自動生成音頻輔助工具。
No.11: Arthas
- GitHub Star: 36.6k
- GitHub: https://github.com/alibaba/arthas
- Website: https://arthas.aliyun.com/
項目概覽：
Arthas 是阿里巴巴開源的 Java 診斷工具，自發布以來便成為 Java 開發者排查生產環境問題的利器。它的設計初衷是讓開發者無需修改代碼或重啟服務器即可動態 attach 到生產環境應用，執行調試命令、查看棧信息或打斷點，極大提升了定位線上問題的效率與安全性。
核心功能：
- 動態 Attach 執行：無需重啟或修改代碼，直接將 Arthas 注入進生產 JVM 應用，立即調試與監控。
- 命令行交互診斷：提供像
stack,trace,watch,monitor等命令，通過 CLI 即時查看運行堆棧、方法調用次數及性能指標等診斷信息。
應用場景：
- 線上故障快速定位
- 性能瓶頸分析
- 回歸測試問題排查
No.12: AgentGPT
- GitHub Star: 34.7k
- GitHub: https://github.com/reworkd/AgentGPT
- Website: https://arthas.aliyun.com/
項目概覽：
AgentGPT 是一個開源項目，讓用戶可以在瀏覽器中自主配置和部署 AI 代理，無需復雜部署背景。它提供了更友好的界面，通過輸入目標即可讓代理“思考—執行—學習”，完成任務目標。
核心功能：
- 瀏覽器式代理配置：用戶只需在網頁端設置目標與名字，即可啟動 Agent 運行，極大降低部署門檻。
- 目標驅動執行：Agent 會“思考”如何完成設定目標，生成任務子步驟并自動執行、反饋、優化。
- 自動化環境初始化：內置 CLI 可自動配置環境變量、數據庫 (MySQL)、后端 (FastAPI) 和前端 (Next.js)，一鍵啟動運行環境。
應用場景：
- 任務型輔助智能體
- 原型驗證工具
- 學習與演示平臺
No.13: Cherry Studio
- GitHub Star: 31.3k
- GitHub: https://github.com/CherryHQ/cherry-studio
- Website: https://cherry-ai.com/
項目概覽：
Cherry Studio 是由 CSDN、GitCode 與華為云 CodeArts IDE 聯合打造的一款 AI 編程助手平臺，于 2024 年 12 月亮相業界，并迅速吸引關注。其定位是為開發者提供一站式 AI 助手矩陣，支持自然語言交互、項目級代碼改寫與全棧開發支持。
核心功能：
- AI 助手矩陣：內置 300+ 行業專屬 AI 助手模板，并支持自定義創建，覆蓋寫作、編程等多個領域。
- 多模型聚合平臺：可自由切換 OpenAI、Gemini 等云端模型與本地模型，并支持多模型對話輸出對比。
- 可視化 Agent 編輯：用戶可在“智能體廣場”中選擇預設助理，也可創建自定義 Agent，并可使用 AI 優化提示詞。
應用場景：
- 項目級代碼助手
- 行業專屬解決方案
- 知識驅動的代碼生成
No.14: Khoj
- GitHub Star: 31.3k
- GitHub: https://github.com/khoj-ai/khoj
- Website: https://khoj.dev/
項目概覽：
Khoj 是一款定位為“個人 AI 第二大腦”的開源助手，支持將多源文檔整合為知識庫，通過語義檢索實現內容問答與智能提醒。Khoj 支持通過創建自定義 Agent 來自動執行定時任務、內容推送或即時對話響應。
核心功能：
- 多源知識整合：支持導入 PDF、Markdown、Notion、GitHub 等多種格式內容，構建統一知識庫。
- 語義搜索與通知：基于自然語言檢索文檔內容，并支持定時推送、郵件提醒等功能。
- 跨平臺 Agent 支持：可在桌面端、Obsidian 插件、Web 端、Emacs、WhatsApp 等多種環境進行交互。
應用場景：
- 個人知識管理助手
- 自動提醒系統
- 跨工具集成體驗
No.15: AIHawk
- GitHub Star: 28.6k
- GitHub: https://github.com/feder-cr/Jobs_Applier_AI_Agent_AIHawk
- Website: https://laboro.co/
項目概覽：
AIHawk 是一個 AGPL 授權的開源 AI Agent，專注于自動申請工作職位。它會抓取招聘網站信息，并使用語言模型生成針對性的申請材料，幫助用戶高效應聘。
核心功能：
- 自動職位申請：通過爬取招聘網站的信息，自動生成并提交流程優化的申請材料。
- 開源架構可擴展：核心系統保持開源，方便開發者自定義行為或添加插件。
- 平臺化商業延展：項目演變為 laboro.co 平臺，提供托管服務與更多招聘自動化功能。
應用場景：
- 求職者自動申請助手
- 招聘流程自動化研究
- 招聘平臺集成工具
No.16: FastGPT
- GitHub Star: 25.5k
- GitHub: https://github.com/labring/FastGPT
- Website: https://fastgpt.io/
項目概覽：
FastGPT 旨在成為一個 “AI Agent 構建平臺”，讓開發者無需繁瑣配置即可使用可視化工作流與知識庫構建復雜 AI 應用，簡化部署流程。
核心功能：
- 可視化工作流編排：提供拖拽式界面，支持對話節點、HTTP 調用、RPA、條件分支等，幫助開發者像“搭積木”一樣組裝 AI 應用。
- 知識庫與 RAG 支持：允許導入多格式文件（如 txt、md、pdf 等），支持向量檢索與混合檢索，實現知識驅動的問答與自動化處理.
- 多模型與接口兼容：統一接入 OpenAI、Claude 等模型；同時提供 OpenAPI-compatible 接口，便于二次開發與嵌入到現有系統中。
應用場景：
- 快速搭建智能問答機器人（如客服助手）。
- 文檔分析與自動摘要生成流程。
- 接入外部 API 實現自動化任務處理
No.17: GPT Researcher
- GitHub Star: 22.9k
- GitHub: https://github.com/assafelovic/gpt-researcher
- Website: https://gptr.dev/
項目概覽：
GPT Researcher 是一個專注于深度研究任務的 AI Agent 框架，能夠自動規劃研究流程，爬取信息、生成研究報告，并輸出帶引用的內容，具備高度報告質量和可定制性。
核心功能：
- 并行代理研究：Planner Agent 生成研究問題，多個 Executor Agents 并行抓取資料與總結，大幅提升效率與確定性。
- 事實性報告輸出：自動整理引用內容，輸出結構化、客觀、帶來源的研究報告。
應用場景：
- 快速撰寫競品分析或技術調研報告。
- 自動化生成學術研究線稿或背景資料匯總。
- 構建定制化領域知識代理，用于企業知識匯總。
No.18: CopilotKit
- GitHub Star: 22.4k
- GitHub: https://github.com/CopilotKit/CopilotKit
- Website: https://docs.copilotkit.ai/
項目概覽：
CopilotKit 是一個開源框架，旨在幫助開發者將 AI Copilots 無縫集成到應用中，無論是內嵌式聊天、智能文本區，還是完整的 Agent 界面。該項目不僅提供 React UI 組件，還支持 headless 架構，靈活嵌入多種界面。
核心功能：
- React 與 Headless UI 支持：提供即插即用的 UI 組件，也可支持僅 API 驅動的無界面部署方式。
- 應用上下文連接：將應用的邏輯、狀態與用戶上下文無縫對接到 AI Agent，使功能更加貼合用戶需求。
- 模型與架構解耦：支持與任意模型或代理架構獨立運作，便于在不影響用戶體驗的前提下升級 AI 技術棧。
應用場景：
- 嵌入式 AI 助手
- 自定義 AI 工具
- 多模態交互體驗
寫在最后
Agent 擅長探索，不擅長遵守規則。
上面介紹的 18 個開源 Agent 項目，既是工具箱，也是提醒：選擇合適的場景和設計合理的邊界，才是讓 Agent 發揮最大價值的關鍵。
如果這篇文章對你有所啟發，歡迎分享給同樣在探索 AI Agent 的朋友。??
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