GitHub爆款Agent项目大盘点！保姆级教程+实战指南，收藏这篇就够了！
dify是一个开源的 LLM 应用开发平台，提供从 Agent 构建到 AI workflow 编排、RAG 检索、模型管理等能力，轻松构建和运营 AI 应用
- dify
dify是一个开源的 LLM 应用开发平台，提供从 Agent 构建到 AI workflow 编排、RAG 检索、模型管理等能力，轻松构建和运营 AI 应用
地址
https://github.com/langgenius/dify
- coze-studio
开源版，扣子是新一代 AI 大模型智能体开发平台。整合了插件、长短期记忆、工作流、卡片等丰富能力，扣子能帮你低门槛、快速搭建个性化或具备商业价值的智能体，并发布到豆包、飞书等各个平台。
地址
https://github.com/coze-dev/coze-studio
- joy-agent
JoyDataAgent：首个开源的包含数据治理DGP协议、智能问数和智能诊断分析的智能体
地址
https://github.com/jd-opensource/joyagent-jdgenie
- lemonai
Lemon AI 是首个全栈、开源、基于代理的 AI 框架，为 Manus & Genspark AI 等平台提供了一个完全本地化的替代方案。它具备集成的代码解释器虚拟机沙箱，以实现安全执行。
地址
https://github.com/hexdocom/lemonai
- dify-plus
dify二开版本，增加了企业内部使用的功能，以及python的执行代码放开。
地址
https://github.com/YFGaia/dify-plus
- crewai
CrewAI 是一个 AI 智能体协作框架，就像组建一个 AI 团队。你可以给每个 AI 分配不同职位（如研究员、分析师），它们会像真实团队一样分工合作完成任务。适合自动化客服、数据分析、市场调研等场景。
地址
https://github.com/crewAIInc/crewAI
- langgraph
LangGraph 是一个用于构建、管理和部署长期运行、有状态代理的低级编排框架。
地址
https://github.com/langchain-ai/langgraph
- fastgpt
FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！
地址
https://github.com/labring/FastGPT
- n8n
n8n 是一个工作流自动化平台，它为技术团队提供了代码的灵活性和无代码的速度。n8n 拥有 400 多个集成、原生 AI 功能和公平代码许可证，可让您构建强大的自动化功能，同时完全控制您的数据和部署。
地址
https://github.com/n8n-io/n8n
编程工具：
- codebuddy
腾讯出品的最强写代码工具，支持工具及mcp调用。
地址
https://copilot.tencent.com/
- claudecode
Anthropic 公司开发的 AI 编程助手，专为终端环境设计，通过自然语言指令帮助开发者高效完成代码编写、调试和项目管理任务，其核心优势在于深度理解整个项目架构而非单个文件片段，并支持直接在命令行中执行完整工作流。
地址
https://www.myclaudecode.com/?inviteCode=MYCLAJQS
- codex：
Codex是openai公司开发的AI代码生成训练模型，也是专为终端设计的。
地址
https://www.myclaudecode.com/?inviteCode=MYCLAJQS
如何学习大模型 AI ？
我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
2025最新大模型学习路线
明确的学习路线至关重要。它能指引新人起点、规划学习顺序、明确核心知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。
对于从来没有接触过AI大模型的同学，我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线。
针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。
大模型经典PDF书籍
新手必备的大模型学习PDF书单来了！全是硬核知识，帮你少走弯路！
配套大模型项目实战
所有视频教程所涉及的实战项目和项目源码等
博主介绍＋AI项目案例集锦
MoPaaS专注于Al技术能力建设与应用场景开发，与智学优课联合孵化，培养适合未来发展需求的技术性人才和应用型领袖。
这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
为什么要学习大模型？
2025人工智能大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 ， 大模型作为其中的重要组成部分 ， 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力， 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 ，为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。
适合人群
- 在校学生：包括专科、本科、硕士和博士研究生。学生应具备扎实的编程基础和一定的数学基础，有志于深入AGI大模型行业，希望开展相关的研究和开发工作。
- IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
- IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
- 传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。
课程精彩瞬间
大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。
RAG应用开发工程：掌握RAG应用开发全流程，理解前沿技术，提升商业化分析与优化能力，通过实战项目加深理解与应用。
Agent应用架构进阶实践：掌握大模型Agent技术的核心原理与实践应用，能够独立完成Agent系统的设计与开发，提升多智能体协同与复杂任务处理的能力，为AI产品的创新与优化提供有力支持。
模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。
顶尖师资，深耕AI大模型前沿技术
实战专家亲授，让你少走弯路
一对一学习规划，职业生涯指导
- 真实商业项目实训
- 大厂绿色直通车
人才库优秀学员参与真实商业项目实训
以商业交付标准作为学习标准，具备真实大模型项目实践操作经验可写入简历，支持项目背调
大厂绿色直通车，冲击行业高薪岗位
文中涉及到的完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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