想找现成的AI应用代码？这个精选集一口气给你100+开源案例，抄作业都方便。
这是一个精选的 LLM 应用资源合集，收录了 100 多个免费开源的 AI Agents、Agent Skills 和 RAG 应用。项目主要面向想要快速上手大模型应用开发的工程师和研究人员，解决“不知道从哪找参考实现”和“示例质量参差不齐”的痛点。合集内项目大多使用 Python 编写，覆盖 agents、rag 等主流技术方向，每个条目都附有原始仓库链接，方便直接查看源码、阅读文档并二次开发。它相当于一个经过人工筛选的导航站，帮你跳过搜索结果里的噪音，直接触达高星、活跃且实用的开源项目。无论是想学习 Agent 的编排逻辑，还是想借鉴 RAG 的检索增强流程，都能在这里找到对应案例。该仓库本身并非一个运行框架，而是一个索引，价值在于信息的组织与筛选。由于星标数很高（超过 13 万），社区认可度较高，内容也会随着贡献者的更新而持续丰富。
1给编码 Agent 装技能
README 提供的 10 秒快速上手方式：把 project-graveyard 技能加到你的编码 Agent 中，无需克隆整个仓库。
npx skills add https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps/tree/main/agent_skills/project-graveyard2克隆项目仓库
把合集仓库下载到本地，之后可浏览全部 100+ 示例并按需运行任意一个。
git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git3进入示例目录
以 README 中的 ai_travel_agent 为例，切换到该子项目目录准备安装依赖。
cd awesome-llm-apps/starter_ai_agents/ai_travel_agent4安装依赖
安装该示例所需的 Python 依赖；每个子项目都有自己的 requirements.txt，需分别安装。
pip install -r requirements.txt5启动示例应用
用 Streamlit 运行 travel_agent.py，终端出现运行提示即表示已启动。
streamlit run travel_agent.py执行 streamlit run 后终端出现 Streamlit 运行提示且无报错，打开其提示的本地地址即可看到应用页面。
Q：需要 API Key 吗？
A：README 未列出具体环境变量名。合集支持 Claude、Gemini、GPT、DeepSeek、Llama、Qwen 等模型，各子项目的 Key 配置方式请以该子项目自身说明为准。
Q：只能运行 ai_travel_agent 吗？
A：不是。仓库收录 100+ 个 AI Agents、Agent Skills 和 RAG 应用，进入任意子项目目录后按同样流程安装依赖并运行其入口文件即可。
Q：npx skills add 命令是做什么的？
A：它把指定目录下的 agent skill 直接安装到你的编码 Agent 中，无需手动克隆仓库，适合只需单个技能的场景。
Q：运行多个示例时依赖会冲突吗？
A：每个子项目有独立的 requirements.txt，建议在不同目录分别安装，必要时使用虚拟环境隔离。
awesome-llm、awesome-ai-agents
awesome-llm-apps 是智能体领域的开源项目，由 Shubhamsaboo 开发，2024 年首次发布。
在全站 13,014 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（139,430）位列前 1%，在智能体分类的 2,499 个项目里位列前 1%。
近 44 天，它的 GitHub 星标从 131,718 增加到 139,430，净增 7,712。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-22。项目为开源合集，包含100+免费AI应用，官网提供在线体验，全部功能免费。从国内网络环境看，当前已无法正常访问。
它主要面向的使用场景是：刚开始做RAG应用，想找几个高质量开源项目作为脚手架参考。同类可对比的替代方案包括 awesome-llm、awesome-ai-agents。
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