动手实战 AI 工程，从 OCR 到 RAG 再到 Agent 一次搞定
Hands-On-AI-Engineering 是一个精选的实用 AI 项目集合，专注于通过动手实践来学习 AI 工程。项目涵盖了 OCR 系统、RAG（检索增强生成）、AI Agent 等多种 AI 应用场景，每个项目都提供了完整的代码实现和说明文档。它旨在帮助开发者从理论走向实践，通过真实可运行的示例掌握 AI 工程的核心技能。项目使用 Python 语言，技术栈丰富，适合希望提升 AI 工程能力的开发者。目前该项目在 GitHub 上已获得 2870 颗星标，处于成长阶段，社区活跃度较高。
⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。
1克隆仓库
把整个项目集合拉到本地，后续按分类目录挑选要跑的子项目。
git clone https://github.com/Sumanth077/Hands-On-AI-Engineering.git2进入仓库目录
进入克隆下来的仓库根目录，里面按 AI Agents、RAG 等分类组织。
cd Hands-On-AI-Engineering3挑选子项目
README 把项目按分类列出，例如多智能体记忆助手位于 ai_agents 目录下，按需进入。
ls ai_agents4阅读子项目文档
每个子项目都自带完整代码与说明文档，安装依赖以该子项目内的 README 为准，仓库没有统一安装命令。
5配置模型密钥
子项目使用 OpenAI、Anthropic、Google 或开源模型，按其说明配置对应的密钥后再运行。
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
OPENAI_API_KEY | 否 | OpenAI 模型访问密钥，是否需要以所选子项目说明为准 | sk-xxxxxxxx |
运行所选子项目入口后无报错，并能得到其文档描述的预期输出（如检索结果、Agent 回复）即视为成功。
Q：为什么没有统一的安装命令？
A：这是多项目集合仓库，各子项目自带 setup 说明和文档，需进入对应子目录按其 README 安装依赖并运行。
Q：必须使用 OpenAI 的模型吗？
A：不是。README 说明项目支持 OpenAI、Anthropic、Google 以及开源模型，可按具体子项目的要求选择提供方。
Q：多智能体研究助手的记忆存在哪里？
A：该示例使用 Actian VectorAI DB 作为共享记忆层，规划、研究、写作和评审 Agent 在其上协作并返回带引用答案。
Q：需要什么硬件或 Python 版本？
A：README 未给出统一的 Python 版本与硬件要求，请以所点子项目自己的文档说明为准。
awesome-llm-apps、build-your-own-x、applied-ml
Hands-On-AI-Engineering 是学习教育领域的开源项目，由 Sumanth077 开发，2025 年首次发布。
在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（3,694）位列前 30%，在学习教育分类中处于中上游。
近 42 天，它的 GitHub 星标从 2,897 增加到 3,694，净增 797。
项目目前处于活跃维护状态，最近一次代码更新于 2026-09-23。完全免费，可自行部署使用。
它主要面向的使用场景是：AI工程师系统学习RAG、Agent等核心技术的实战演练。同类可对比的替代方案包括 awesome-llm-apps、build-your-own-x、applied-ml。
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