ai

照着跑通多智能体示例，快速上手 AutoGen 等主流 Agent 框架

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 开发框架 🍴 复刻 309 🐛 待处理 6 👀 关注 30
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1182
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费，无在线服务

项目预览

ai 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开发框架
开发团队tylerprogramming
GitHubhttps://github.com/tylerprogramming/ai
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，无在线服务
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Python
技术栈/模型ai,autogen,crewai,langchain,lmstudio,smolagents
GitHub 星标★ 1182
上线时间2023-10-25 00:00:00
代码更新2026-10-31
仓库体积94.6 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态较活跃
收录时间2026-09-25
浏览次数1

项目介绍

这是一个围绕 AutoGen 等主流 AI Agent 框架的示例与教程集合仓库，作者把使用 AutoGen、CrewAI、LangChain、smolagents、LM Studio 等工具构建多智能体应用的项目集中在一起，方便开发者对照学习。它解决的核心问题是：AI Agent 框架文档零散、上手门槛高，初学者往往不知道如何把多个 Agent 协作、工具调用、本地模型接入等能力串成可运行的项目。仓库通过可运行的示例代码和分步教程，展示多 Agent 对话、任务分工、工具集成、本地大模型调用等典型用法，并横向对比不同框架的写法差异。核心能力包括：提供可直接运行的入门项目、覆盖多种主流 Agent 框架、演示本地模型与云端模型混合使用、给出从简单到复杂的渐进式学习路径。适合想快速入门多智能体开发、或需要横向选型参考的 Python 开发者。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-25 · 当前星标 ★ 1182

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门 约 10 分钟 部署方式：本地安装 5 步

环境要求

  • 已安装 Git，用于克隆仓库
  • 已安装 Python 3 和 pip（README 未指定具体版本）
  • 每个示例目录如需依赖，可安装其 requirements.txt
  • 部分示例（如 02_lmstudio）需本地 LM Studio 等配套环境

安装与启动步骤

  1. 1克隆仓库

    把 GitHub 上的示例仓库下载到本地，之后所有示例都在该目录内运行。

    git clone https://github.com/tylerprogramming/ai.git

  2. 2进入仓库目录

    切换到克隆下来的仓库根目录，再按分类挑选要学习的示例。

    cd ai

  3. 3选择示例目录

    frameworks 下按框架分（autogen、crewai、openai、smolagents 等），mini_projects 是独立教程项目。

    cd frameworks/crewai/crewai_first_crew

  4. 4安装示例依赖

    README 提示仅在目录中存在 requirements.txt 时执行安装，没有该文件可跳过本步。

    pip install -r requirements.txt

  5. 5运行示例

    在示例目录中直接运行主程序，查看多 Agent 协作或模型调用的实际输出。

    python main.py

如何确认成功

在示例目录执行 python main.py 后终端正常打印运行结果、无报错，即说明该示例环境可用。

常见问题

Q：目录里没有 requirements.txt 怎么办？

A：README 说明该文件并非每个示例都有，若不存在则跳过 pip install，直接执行 python main.py 运行示例即可。

Q：这些示例是完整课程吗？

A：不是。README 明确说 frameworks 下是简单示例，系统化学习请前往作者另一个仓库 tylerprogramming/ai-courses。

Q：如何选择先学哪个框架？

A：README 未给出学习顺序，可先看 mini_projects/00_getting_started，再按 frameworks 中感兴趣的框架目录逐个尝试。

Q：运行报缺少依赖怎么办？

A：回到该示例目录确认是否已执行 pip install -r requirements.txt，若仍缺失，请到对应框架官方文档查安装方式。

注意事项

  • 仓库定位是示例与教程集合，不是开箱即用的单一应用，需按目录分别运行。
  • 所有命令都必须在具体示例子目录中执行，在仓库根目录直接运行 main.py 通常无效。
  • README 未提供统一安装脚本、Python 版本要求和端口配置，遇到环境问题请参考各框架官方文档。

核心亮点

  • 一个仓库横向覆盖 AutoGen、CrewAI、LangChain、smolagents 等多个框架，方便对比选型
  • 提供可直接运行的示例项目与教程，降低多智能体开发的上手门槛
  • 包含 LM Studio 本地模型接入示例，便于离线或低成本实验

不足之处

  • 以教程和示例为主，缺少生产级工程封装与最佳实践沉淀
  • 内容随框架版本迭代容易过时，维护节奏依赖作者个人

适用场景

  • 想入门多智能体开发，找可运行示例快速跑通第一个 Agent 项目
  • 技术选型阶段，横向对比 AutoGen、CrewAI、LangChain 的写法差异
  • 用 LM Studio 本地模型搭建离线 Agent 实验环境

替代项目

microsoft/autogen、crewAIInc/crewAI、langchain-ai/langchain

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