llm-agent 第 2 页
本站收录 126 个带「llm-agent」标签的 AI 开源项目（按 GitHub 星标从高到低，第 2 / 3 页）
ai-hedge-fund-crypto这是一个基于大语言模型（LLM）智能体的加密货币量化交易框架，灵感源自经典的AI对冲基金项目，但专门面向加密市场。它通过多个智能体（如市场数据分析、情绪分析、风★ 625
Atria-Dawn-PreviewAtria-Dawn-Preview 是一个面向 LLM 智能体（Agent）的开源预览项目，核心目标是把大模型从单纯的对话工具升级为能自主规划、调用工具并完成★ 617
FranklinFranklin 是一个自带加密钱包的自主 AI 代理，能够直接使用 USDC 稳定币完成实际任务，例如支付 API 调用、购买数据或触发链上交易。它解决的是传★ 561
EVAEVA 是一个 AI 辅助的渗透测试智能体，旨在增强攻防安全的工作流程。它通过提供结构化的攻击指导、上下文分析和多后端 AI 集成，帮助安全测试人员更高效地执行★ 533
edsledsl 是一个用于设计、执行和分析 AI 驱动调查与实验的开源 Python 框架。它解决的核心问题是：传统社会科学和市场研究依赖真人样本，成本高、周期长，且★ 507
OpenRCAOpenRCA 是一个研究项目，旨在探索大语言模型（LLM）能否自动定位软件故障的根因。它基于 ICLR'25 论文，提供了完整的实验框架和数据集，用于评估 L★ 442
SkillAlchemySkillAlchemy 是一个面向 AI 智能体的技能构建与优化框架，旨在将原始想法或信号转化为结构化的可复用技能。它解决了智能体在复杂任务中技能碎片化、难以★ 436
scope-recall-hermesscope-recall-hermes 是一个为 Hermes Agent 设计的记忆插件，专注于提供范围感知的召回能力。它解决的是 AI 代理在长期对话或任务★ 425
OdysseyOdyssey是一个面向Minecraft智能体的开源框架，旨在赋予AI代理在开放世界中学习和执行复杂技能的能力。它解决了当前AI智能体在开放式环境（如Mine★ 411
ProceduraProcedura 是一个将文本提示转化为可编辑参数化程序的智能体式 3D 建模工具。它解决的是传统文本生成 3D 模型难以二次编辑和控制的痛点，通过 LLM ★ 408
astra-quant-agentastra-quant-agent 是一个面向加密货币市场的自主量化交易系统，核心思路是把大语言模型的分析能力和确定性的 Python 风控代码结合起来。它通过★ 388
mobileClawmobileClaw 是一个开源的 Android AI 智能体运行时，旨在让 AI 直接操控手机完成自动化任务。它解决了传统自动化脚本难以应对复杂界面变化的问★ 379
yoagentyoagent 是一个用 Rust 编写的智能体框架，专注于提供核心的 agent 循环（agent loop）能力。它解决了 Rust 生态中缺乏成熟、统一的★ 364
alphacodeAlphaCode 是一个用 Rust 编写的开源 AI 编程智能体（coding agent），主打零门槛上手：内置免费模型，无需申请任何 API Key 即★ 361
syftrsyftr 是一个面向 AI 代理（agent）工作流的优化器，旨在帮助开发者在预算约束下找到性价比最高的代理配置。它通过系统化评估不同代理工作流的性能与成本，★ 345
palico-aiPalico AI 是一个面向 AI 应用开发的全生命周期管理平台，旨在帮助开发者构建、优化性能并将 AI 应用推向生产环境。它解决了 AI 应用从原型到生产过★ 343
sotopiaSotopia 是一个开源的社交智能体学习环境，旨在通过开放式社交场景训练和评估 AI 智能体的社交能力。它解决了当前大语言模型在复杂人际互动中缺乏有效评估和训★ 338
Awesome-LLM-Reasoning-with-NeSyAwesome-LLM-Reasoning-with-NeSy 是一个精选资源列表，专注于神经符号学习（NeSy）与大语言模型（LLM）结合的最新进展。该项目系★ 333
synapse-aiSynapse 是一个开源的多智能体编排平台，旨在让 AI 代理真正执行实际任务。它支持连接任意 LLM（本地、云端或 CLI），通过有向无环图（DAG）编排多★ 329
Deep-Research-SurveyDeep-Research-Survey 是一份关于“深度研究”（Deep Research）领域的系统性综述，旨在梳理和总结当前AI驱动的深度研究工具、方法与★ 321
craftgenCraftgen 是一个开源的、无代码的 AI 工作流集成平台，基于 Actor 模型构建动态的、基于图（graph）的解决方案。它旨在让用户无需编写代码，就能★ 318
llm-readerllm-reader 是一个将网页转换为大语言模型友好文本输入的开源工具，定位类似 Firecrawl 和 Jina Reader API。它主要解决 RAG（★ 313
PlugMemPlugMem 是一个为大型语言模型（LLM）智能体设计的即插即用长期记忆模块，相关论文已被 ICML 2026 接收。它解决的是 LLM 智能体在长对话或复杂★ 304
reevoReEvo 是一个基于大语言模型的超启发式算法（Hyper-Heuristics）框架，发表于 NeurIPS 2024。它旨在解决传统启发式算法设计依赖专家知★ 304
learn-agentlearn-agent 是一个学习 Agent 开发的实战笔记项目，核心目标是帮助开发者理解并构建从“可用”到“可靠”的 AI Agent。它通过对比分析主流编★ 289
LLM-SRLLM-SR 是一个基于大型语言模型的科学方程发现与符号回归工具，源自 ICLR 2025 Oral 论文。它解决传统符号回归方法在复杂科学数据中难以发现简洁数★ 280
kavachkavach 是一个战术型 AI 工作区监控与端点检测响应（EDR）工具，专为 AI 智能体环境设计。它解决的核心问题是：当 AI 智能体（如 LLM 驱动的自★ 260
marginaliaMarginalia 是一个受图书馆学启发的个人知识管理系统，利用 LLM 智能体来组织、关联和检索个人知识。它解决的是传统笔记工具中信息孤立、难以发现关联的问★ 252
project-cairnProject Cairn 是一个针对 Claude Code 和 Codex 的 AI 智能体技能（skill），旨在将项目工作转化为可复用的知识。它解决了开★ 243
learn-hermes-agent这是一个从零开始构建自主AI智能体的27章实战教程，基于Python实现，灵感来源于Hermes Agent。项目系统性地讲解了智能体的核心组件，包括代理循环（★ 236
awesome-agent-evolution这是一个精选清单，系统梳理AI Agent的进化方向，涵盖记忆系统、多智能体架构、自我改进项目等核心主题，并配套evomap.ai可视化图谱。项目以资源聚合形式★ 235
Misaka-AgentMisaka-Agent 是一个面向人文与社会科学领域的多智能体研究系统，用 Python 编写。它试图解决通用 LLM 智能体在文科研究中「不接地气」的问题：★ 229
story-shot-agentstory-shot-agent 是一个基于 LangGraph 和 LLM 的智能体，旨在将电影、动漫、短剧、小说等任意格式的剧本自动解析为分镜，并生成适用于★ 228
SimplerLLMSimplerLLM 是一个 Python 库，旨在简化与大型语言模型的交互。它通过统一的接口封装了 OpenAI、Anthropic、Gemini、DeepS★ 226
Awesome-LLM-Papers-Comprehensive-Topics这是一个精选大语言模型（LLM）论文与代码仓库的清单，覆盖了从基础架构、训练方法到应用落地等非常全面的主题。它旨在解决LLM领域信息过载、论文检索困难的问题，通★ 223
node9-proxynode9-proxy 是一个面向 AI Agent 时代的执行安全层，为自主 AI 代理提供确定性的“Sudo”治理和审计日志。它解决的是当前 LLM 代理在★ 219
Awesome-Graphs-Meet-Agents这是一个持续更新的资源清单，聚焦图与智能体（Agents）的交叉领域。它系统整理了图增强智能体（即利用图结构提升Agent推理与决策能力）和智能体辅助图学习（即★ 211
LLM_bookLLM_book 是一份面向大模型学习者的详细教程与笔记合集，以 Python 为主要示例语言，系统梳理了从 Transformer 架构、注意力机制、预训练与★ 191
agentcallAgentCall 是一个让 AI 智能体以真实身份加入视频会议的开源项目，支持语音、视频和屏幕共享，使 AI 能像人类协作者一样在 Google Meet、M★ 169
basjoobasjoo 是一个开源的 AI 客服平台，旨在帮助企业快速构建智能客服系统。它基于 FastAPI 和 Next.js 构建，核心能力包括：RAG 知识库（使★ 164
collaborative-gymcollaborative-gym 是一个用于构建和评估协作智能体的框架与工具包，其核心目标是让 AI 智能体能够与人类高效协同工作。它解决了当前多智能体系统缺★ 163
mc_aiplayermc_aiplayer 是一个服务端 Fabric 模组（支持 Minecraft 1.21.3），它让 DeepSeek 或任何 OpenAI 兼容的 LLM★ 161
DM-Code-AgentDM-Code-Agent 是一个本地优先、可审计的 Python 代码智能体项目。它旨在解决 AI 编程助手在真实软件开发中表现不稳定、结果难以复现的问题。项★ 155
LiteWebAgentLiteWebAgent 是一个面向 VLM（视觉语言模型）的 Web 智能体开源套件，源自 NAACL 2025 论文。它解决的核心问题是：如何让 AI 智能★ 153
aibitataibitat 是一个基于 TypeScript 的多智能体对话框架，旨在帮助开发者构建由多个 AI 代理协作完成任务的应用程序。它解决了单个 LLM 在处理复★ 152
CodeJuryCodeJury 是一个终端优先、基于知识的多智能体软件交付流水线。它旨在解决从需求到代码合并的自动化问题，通过智能体协作完成需求界定、代码实现、测试运行，并利★ 148
gen-mentorGenMentor 是一个面向智能辅导系统的多智能体学习框架，论文被 WWW 2025 工业赛道接收为 Oral。它要解决的核心问题是：传统在线学习平台和通用大★ 135
reality-enginereality-engine 是一个专注于动态 AI 世界模拟与故事讲述的工具集，旨在帮助创作者构建沉浸式、可交互的虚拟世界和叙事体验。它解决的是传统游戏引擎和★ 132
llm-srbenchLLM-SRBench 是一个用于评估大语言模型在科学方程发现任务上能力的基准测试，发表于 ICML 2025 Oral。该基准旨在解决现有符号回归基准未能充分★ 132
hands-on-llmhands-on-llm 是一个面向中文开发者的 LLM 全栈动手学习项目，核心目标是把大模型从理论到落地的完整链路拆解成可运行的代码与实验。它包含三大部分：一★ 130