代码蜂巢X

探索编程的无限可能

编辑：嘉禾

过去两年，大语言模型（LLM）像当年的 App Store 一样，正在催生一波全新的应用形态：

RAG（检索增强生成）、AI Agent、多智能体协作（Multi-Agent）、语音助手、MCP（Model Context Protocol）……

不过，散落在 GitHub 上的优质示例往往“酒香也怕巷子深”。Awesome LLM Apps 仓库的出现，正好把这些零散的珍珠串成了一条项链，让我们可以在 5 分钟内把任何灵感跑在自己的笔记本上。

项目速览

项目Shubhamsaboo/awesome-llm-appsStar（截至 2025-09-03）8.2 k定位精选、可一键运行的 LLM 应用合集技术关键词RAG、Agent、Multi-Agent、MCP、Voice、本地/开源模型覆盖模型OpenAI GPT、Claude、Gemini、Llama 3、DeepSeek、Qwen ……许可证MIT，100 % 开源

把 60 多个最酷的大模型场景 Demo 打包送到你指尖，本地、云端都能跑

为什么你应该立刻 Star 它？

1. 1. 场景全：从“播客生成器”到“法律多智能体团队”，从“3D 游戏 AI”到“金融投资顾问”，几乎覆盖所有热门赛道。
2. 2. 零门槛：每个子项目自带 requirements.txt 与 README.md，复制粘贴即可运行。
3. 3. 真开源：大量示例基于 Llama、DeepSeek 等本地模型，不需要 OpenAI API key 也能玩。
4. 4. 持续更新：作者每周合并社区 PR，已累积 100+ PR，活跃度堪比 LangChain 官方仓库。
5. 5. 教育向：所有代码都保持“教科书级”简洁，适合教学、演示或二次开发。

目录地图：一张图看懂 60+ Demo

官方把项目拆成了 9 大板块，下面给出“30 秒速读版”：

板块一句话卖点代表 Demo Starter AI Agents新手 5 分钟跑通AI 旅行代理、AI 表情包生成器 Advanced AI Agents企业级场景AI 深度研究代理、AI 系统架构师 Autonomous Game Agents让模型自己玩游戏AI 国际象棋、AI 3D Pygame Multi-Agent Teams多智能体协作AI 法律团队、AI 房产团队️ Voice AI Agents语音原生AI 客服语音机器人 MCP AI Agents打通外部数据源GitHub MCP Agent、Notion MCP Agent RAG检索增强全家桶Corrective RAG、Vision RAG、本地 DeepSeek RAG Memory Tutorials带记忆的对话本地 ChatGPT 克隆、ArXiv 学术助手 Chat-with-X“万物皆可聊”Chat with PDF、Chat with Gmail、Chat with YouTube

5 分钟上手：跑一个“AI 旅行代理”

以下步骤在 macOS / Linux / Windows WSL 通用：

# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git
cd awesome-llm-apps

# 2. 进入示例目录
cd starter_ai_agents/ai_travel_agent

# 3. 安装依赖（提议使用虚拟环境）
pip install -r requirements.txt

# 4. 配置环境变量
export OPENAI_API_KEY="sk-xxxxxxxx"
# 或在 .env 文件里写

# 5. 启动 Streamlit 演示
streamlit run app.py

浏览器自动弹出，输入“我想去京都看枫叶”，模型会：

• • 联网搜索最佳观赏期
• • 生成 3 天行程
• • 输出可下载的 PDF 指南
  全程零代码修改。

进阶玩法：3 个值得深挖的亮点

1. 多智能体“法律事务所”

multi_agent_teams/ai_legal_agent_team 模拟了律师、助理、合规审查三方协作，支持本地 Llama 3.1，无需上传敏感信息到云端，已被多家法律科技公司 fork 做二次开发。

2. 声音 RAG：实时语音问答

voice_ai_agents/voice_rag_agent 结合 WebRTC + Whisper + GPT-4o-mini，实现低延迟语音交互，适用于客服、导游、智能硬件。

3. 本地视觉 RAG

rag/vision_rag 用 CLIP + ColPali 做图片语义检索，可直接向“一堆截图”提问：“哪张图里有登录按钮？”——超级适合设计师、测试工程师。

仓库地址：https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps