相信有不少小伙伴正在学习AI Agent、MCP、RAG的开发和商业用例吧。虽然Github、Hugging Face有海量开源项目，但想找出经典又实用的并不容易。
所以，「AIGC开放社区」就为大家介绍一个精选的开源大合集，包括入门级AI Agent、高级Agent、多层级智能体、语音智能体、多类型RAG等非常好用的项目。不仅适合新手，开发老鸟也可以学习借鉴下启发灵感。
目前，这个合集在Github已经超过58000颗星，并且拿下过Github每日最佳趋势第一名。不用担心质量，已经过超过10万开发者的认证了。
开源地址：https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps/?tab=readme-ov-file
下面就为大家简单的介绍这个开源库的主要内容。
入门级AI Agent
这些智能体是为初学者设计的，功能较为基础，易于理解和上手。涵盖了多种常见的应用场景。例如，将博客内容转换为播客智能体，能够提取博客中的关键信息，生成适合音频传播的脚本，并结合语音合成技术将文字转化为自然流畅的音频内容，让用户可以通过听觉方式获取博客信息，丰富内容的传播形式。
医疗影像智能体，具备对医学影像如X光、CT扫描、核磁共振等的识别和解读能力，能够辅助医疗人员更准确地判断影像中的异常情况，为疾病的诊断提供支持。
浏览器智能体，结合了多个大模型的能力和自动化浏览器交互，通过直接操作网站，根据文本提示生成meme。
音乐智能体，可以根据用户的需求，如音乐风格、节奏、情绪等，生成原创的音乐作品。集成了音乐理论知识和生成模型，能够创作旋律、和声甚至编曲，为音乐爱好者、创作者提供灵感和创作辅助，降低音乐创作的入门难度。
高级AI Agent
高级AI Agent是面向更繁琐、跨平台、业务流程的智能体，通常需要结合多模型协作或领域知识，以解决高精度、复杂度的自动化需求。
例如，AI系统架构师智能体会调用DeepSeek+ Claude双模型，分析系统架构的安全性、可扩展性，覆盖医疗数据平台、实时事件处理系统等专业场景。
AI深度研究智能体能自动爬取学术论文、行业报告，整合量子计算、可再生能源等前沿领域信息，生成结构化研究结论。
实时商业策略顾问智能体，基于Google ADK的框架，同时集成了Perplexity AI搜索工具，实时获取最新行业动态、竞品数据及政策变化。
个性化财务规划智能体，整合YFinance等实时金融数据接口。能分析用户收入结构与支出习惯，针对购房、养老等需求制定分阶段储蓄投资方案，并结合风险承受能力推荐低、中、高风险金融产品组合。
电影制作智能体，可评估剧本的情节逻辑与市场适配性，拆分拍摄、后期等环节的预算，建议导演、演员等团队配置，规划避开竞品的档期，通过数据分析降低制作风险、优化资源分配。
商业投资智能体，整合市场历史数据、实时行情及宏观经济指标，通过AI模型预测资产价格趋势，推荐股票、基金等投资标的并附风险评级，支持自定义短期投机或长期价值投资周期，输出可视化收益预期与止损建议。
健康管理智能体，基于用户体重、体脂率等身体数据及增肌、减脂等目标，生成定制化方案：包括分日、周的运动类型、强度安排，热量摄入与营养素配比的饮食建议。
产品发布智能体，采用Firecrawl异步爬取数据，Agno Team负责多智能体协作，Streamlit提供交互UI。能抓取竞品功能与用户评价以识别市场空白，建议发布时间、渠道组合及促销方案，还能预测用户反馈等风险并提供应对措施。
基于MCP的AI Agent
这些是基于MCP服务的智能体，能够同时处理多个上下文信息，提供更加智能和灵活的服务。
例如，浏览器MCP Agent，是一款基于Streamlit的应用，核心功能是允许用户通过自然语言命令浏览和交互网站。
支持全浏览器导航，包括访问网站、页面跳转，还能与页面元素交互，如点击按钮、填写表单、滚动内容，同时提供视觉反馈网页元素截图和信息提取能力，可从网页中提取并总结内容并完成多步骤浏览任务，如“进入博客找到最新文章并总结要点”。
GitHub MCP智能体，可实时对对Github开源库进行全面分析。涵盖查询仓库的issues、拉取请求、活动记录和代码统计等。同时提供用户友好的界面，包含示例查询和自定义输入选项，能实时返回仓库活动等。
Notion MCP智能体是一款终端- based工具，能帮助用户通过自然语言与Notion页面交互，依托Notion MCP服务器实现对Notion内容的操作。它支持多种页面交互功能，包括更新、插入、检索内容，创建和编辑块、列表、表格等Notion结构，添加评论，搜索特定信息，且能记住对话上下文以支持多轮交互，同时提供会话管理确保对话的持久性。
多类型RAG
RAG作为大模型必备功能之一，通过检索大量数据来增强生成内容的准确性和相关性。这种强大的能力同样可以应用在AI Agent领域。
Agentic RAG是一款基于GPT-4o构建的检索增强生成系统，核心在于整合PDF知识库与DuckDuckGo网页搜索能力，采用LanceDB作为向量数据库实现高效的相似性检索，并提供直观的交互界面，让用户能便捷地与结合文档知识和网络信息的AI助手互动，仅需15行Python代码即可实现基础功能。
Agentic RAG with Reasoning则更强调推理过程的透明度，结合Claude 3.5进行语言处理和OpenAI嵌入模型实现向量搜索，支持文档上传与URL动态添加，通过LanceDB实现向量数据的持久化存储。
其主要技术特点是实时展示智能体的思考步骤，采用左右分栏视图呈现推理过程与最终答案，同时清晰标注信息来源，让用户能直观了解RAG流程的每一步，从文档加载、文本分块、嵌入生成到检索匹配的全链路都可追溯。
博客RAG，专注于AI领域博客内容的精准检索，基于LangChain和LangGraph构建，集成Google Gemini模型处理查询与生成结果，以Qdrant作为向量数据库存储博客内容嵌入。
具备智能查询处理能力，能判断查询是否需要重写、直接回答或进一步检索，还通过Gemini模型实现相关性自动评估，优化检索结果。
Hybrid搜索RAG，主要提供混合搜索能力融合语义匹配与关键词检索提升文档召回率，支持PDF文档上传处理，自动完成文本分块与嵌入，当文档信息不足时会调用Claude的通用知识补充，通过Streamlit提供直观的聊天界面，平衡了文档特定知识与通用智能的优势。
RAG-as-a-Service偏向于将RAG能力封装为服务，便于集成到各类应用中，提供标准化的文档处理、检索与生成接口，降低开发者构建RAG系统的门槛，包含向量存储管理、模型调用、检索优化等核心功能，支持按需扩展以应对不同规模的知识处理需求。
数据库RAG具备智能查询路由能力，通过Agno智能体将用户查询分发到最相关的专业数据库包括产品信息、客户支持与FAQ、财务信息三类，采用Langchain编排RAG流程，Qdrant管理各数据库的文档嵌入。
当数据库中无相关信息时，触发LangGraph智能体调用DuckDuckGo进行网页搜索作为fallback。支持多PDF上传分类存储，并通过Streamlit界面实现自然语言查询交互，确保查询能精准匹配到最相关的知识源。
上面只是介绍了一小部分，目前这个开源库仍在持续更新，估计以后还会加入更多好用的智能体和相关的技术。
