10个大模型智能体开源项目整理

AI智能体已经卷到能替人搬砖了？这次扒了10个高星开源项目，不用啃复杂文档，拿来就能搭专属AI助手。覆盖多智能体协作、知识库问答、自动化开发等场景，不管是程序员还是职场人，都能省出摸鱼时间，赶紧收藏备用！

LangChain

详细介绍：智能体开发的“瑞士军刀”，专门解决大模型和外部资源的衔接问题，让AI能调用工具、处理数据、记住上下文。主要功能：支持检索增强生成（RAG），可连接文档、数据库、API等外部工具，提供对话记忆功能，能编排复杂工作流。应用场景：搭建企业知识库问答系统、开发个性化聊天机器人、构建数据分析自动化工具、制作多步骤任务助手。使用方法：通过pip安装后，可快速构建基础智能体，示例代码如下：

# 安装核心库

pip install langchain langchain-openai

# 基础智能体示例（需配置OpenAI API Key）

from langchain.agents import create_openai_tools_agent, AgentExecutor

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-3.5-turbo")

prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([

("system", "你是实用型助手，按要求完成任务"),

("user", "{input}"),

MessagesPlaceholder(variable_name="agent_scratchpad"),

])

agent = create_openai_tools_agent(llm, [], prompt)

agent_executor = AgentExecutor(agent=agent, verbose=True)

# 运行智能体

agent_executor.invoke({"input": "分析当前Python热门框架趋势"})

项目对比：相比单一功能的智能体框架，它更侧重通用性和工具集成，生态更丰富；对比LlamaIndex，它在工作流编排上更灵活，适合复杂任务拆解。项目地址：https://github.com/langchain-ai/langchain

MetaGPT

详细介绍：把软件公司的协作模式搬进AI，通过分配不同角色的智能体，让AI团队协作完成复杂项目，输入一句话需求就能出成品。主要功能：内置产品经理、架构师、工程师等角色，支持标准化流程（SOP）驱动，能生成需求文档、代码、API设计等全流程产出，支持增量开发和版本控制。应用场景：快速开发软件原型、生成商业计划书、辅助学术研究、制作数据分析报告、搭建AI协作场景（如辩论赛、狼人杀）。使用方法：通过pip安装，一行命令启动任务，示例代码如下：

# 安装MetaGPT

pip install metagpt

# 配置API Key（需替换为自己的密钥）

export OPENAI_API_KEY="your-api-key"

# 输入需求启动项目（示例：生成2048游戏）

metagpt "Create a 2048 game"

项目对比：和ChatDev相比，它的流程更贴近真实软件公司运作，代码生成质量更高；对比AutoGPT，它通过角色分工和SOP减少任务偏差，复杂项目完成率更高。项目地址：https://github.com/geekan/MetaGPT

AutoGen

详细介绍：微软开源的对话式多智能体框架，让多个AI智能体自主沟通协作，不用手动编排流程就能解决复杂问题。主要功能：支持事件驱动的智能体交互，内置记忆功能和工具调用模块，兼容多种大模型，可灵活配置智能体角色和协作逻辑。应用场景：企业决策支持系统、教育领域的互动教学工具、复杂数据分析任务、多步骤自动化办公流程、AGI基准测试。使用方法：通过pip安装，快速搭建多智能体对话，示例代码如下：

# 安装AutoGen

pip install pyautogen

# 基础多智能体对话示例

import autogen

config_list = [{"model": "gpt-3.5-turbo", "api_key": "your-api-key"}]

# 定义智能体

assistant = autogen.AssistantAgent(

name="assistant",

llm_config={"config_list": config_list}

)

user_proxy = autogen.UserProxyAgent(

name="user_proxy",

human_input_mode="NEVER",

max_consecutive_auto_reply=10

)

# 启动协作任务

user_proxy.initiate_chat(assistant, message="分析近一年新能源汽车销量趋势并生成报告")

项目对比：相比LangChain，它更专注于多智能体对话协作，无需复杂的工作流配置；对比CrewAI，它的企业级支持更完善，适合中大型团队使用。项目地址：https://github.com/microsoft/autogen

AutoGPT

详细介绍：开源自主智能体的“鼻祖”，用户只需设定目标，它就能自动拆解任务、调用工具、迭代执行，全程不用手动干预。主要功能：支持自动任务规划和拆解，可调用搜索、代码执行等外部工具，具备错误重试机制，能跨会话保留任务上下文。应用场景：快速原型开发、个人事务管理（如旅行规划）、网络数据爬取与分析、电商产品调研、可持续能源等主题研究。使用方法：通过Git克隆仓库部署，示例代码如下：

# 克隆仓库

git clone https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT.git

cd AutoGPT

# 安装依赖

pip install -r requirements.txt

# 配置API Key（编辑.env文件）

echo "OPENAI_API_KEY=your-api-key" > .env

# 启动AutoGPT

python -m autogpt

项目对比：相比MetaGPT，它更侧重单智能体的自主决策，配置更简单；对比AgentGPT，它支持本地部署，数据隐私更有保障，适合入门级用户。项目地址：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT

LlamaIndex

详细介绍：专注于检索增强生成（RAG）的智能体框架，能帮大模型快速连接私有数据，解决AI“知识遗忘”和“胡说八道”的问题。主要功能：支持多格式文档解析（PDF、Word等），提供多种索引方式（向量索引、关键词索引等），支持混合检索策略，可与LangChain等框架无缝集成。应用场景：企业内部知识库问答、法律文档检索分析、学术文献综述辅助、个性化辅导系统、产品说明书智能查询。使用方法：通过pip安装，快速构建RAG智能体，示例代码如下：

# 安装LlamaIndex

pip install llama-index llama-index-llms-openai

# 构建基础RAG智能体

from llama_index import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader

# 加载本地文档（将文档放入docs目录）

documents = SimpleDirectoryReader("docs").load_data()

# 构建索引

index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# 创建查询引擎

query_engine = index.as_query_engine()

# 发起查询

response = query_engine.query("文档中提到的核心技术有哪些？")

print(response)

项目对比：相比RAGFlow，它的灵活性更高，支持自定义索引策略；对比LangChain，它在知识库构建和检索上更专业，适合知识密集型场景。项目地址：https://github.com/run-llama/llama_index

ChatDev

详细介绍：一款能模拟软件开发公司运作的多智能体框架，输入需求就能自动生成完整项目，还支持多模态设计素材产出。主要功能：内置CEO、CTO、程序员、设计师等7大角色，支持“需求分析→编码→测试→发布”全流程自动化，可自定义开发流程，集成Git版本控制。应用场景：小型软件项目快速开发、学生编程实践、创业项目原型制作、多模态内容创作（代码+UI设计）、自动化测试任务。使用方法：通过Git克隆仓库部署，示例代码如下：

# 克隆仓库

git clone https://github.com/OpenBMB/ChatDev.git

cd ChatDev

# 安装依赖

pip install -r requirements.txt

# 启动项目（示例：生成五子棋游戏）

python run.py --task "设计一款五子棋游戏" --name "GomokuGame"

项目对比：相比MetaGPT，它额外支持多模态设计（如UI切图），流程更轻量化；对比OpenHands，它更专注于软件开发场景，代码生成和测试更完善。项目地址：https://github.com/OpenBMB/ChatDev

CrewAI

详细介绍：专门为团队协作场景设计的多智能体框架，能像真人团队一样分工明确，高效完成复杂的业务任务。主要功能：支持智能体角色定义和任务分配，具备协作流程编排能力，可集成外部工具和API，支持动态任务调整和进度跟踪。应用场景：营销活动策划与执行、市场调研报告生成、项目管理流程自动化、销售线索挖掘与跟进、游戏NPC协作场景设计。使用方法：通过pip安装，快速搭建协作团队，示例代码如下：

# 安装CrewAI

pip install crewai

# 基础多智能体协作示例

from crewai import Agent, Task, Crew

# 定义智能体

researcher = Agent(

role="市场研究员",

goal="分析AI工具市场趋势",

backstory="拥有5年科技行业调研经验"

)

writer = Agent(

role="文案作家",

goal="撰写市场分析报告",

backstory="擅长将复杂数据转化为通俗内容"

)

# 定义任务

task1 = Task(description="调研2025年AI工具市场规模和增长数据", agent=researcher)

task2 = Task(description="根据调研数据撰写1500字分析报告", agent=writer)

# 组建团队并执行

crew = Crew(agents=[researcher, writer], tasks=[task1, task2])

crew.kickoff()

项目对比：相比AutoGen，它的业务场景适配性更强，协作流程更直观；对比MetaGPT，它不局限于软件开发，适合各类商业协作任务。项目地址：https://github.com/joaomdmoura/crewai

OpenHands

详细介绍：一款面向开发者的通用AI智能体平台，让AI能像人类开发者一样写代码、运行命令、浏览网页，全程在安全沙箱中执行。主要功能：支持代码编辑、命令执行、网页浏览、API调用等功能，具备多智能体协作能力，内置安全沙箱隔离执行环境，提供SaaS版和本地部署两种方式。应用场景：软件开发辅助（代码修改、调试）、自动化运维任务、网络数据采集与分析、技术文档生成、开发者日常工具集成。使用方法：通过Docker快速部署，示例代码如下：

# 拉取Docker镜像

docker pull ghcr.io/ephios/openhands:latest

# 启动容器

docker run -p 3000:3000 ghcr.io/ephios/openhands:latest

# 访问本地地址使用：http://localhost:3000

项目对比：相比AutoGPT，它的开发者友好性更强，支持可视化操作；对比ChatDev，它的功能更通用，不局限于软件开发，适合各类技术类任务。项目地址：https://github.com/ephios/openhands

Huginn

详细介绍：一款能在自有服务器上运行的自动化智能体工具，像个人机器人管家一样，帮你监控网络、处理信息、触发指定动作。主要功能：支持事件-动作规则配置，可创建多种智能体完成不同任务，支持邮件通知、HTTP调用等动作触发，数据完全自托管，隐私有保障。应用场景：网络关键词监控、价格变动提醒、自动化邮件处理、社交媒体内容抓取、定时任务执行与通知。使用方法：通过Docker Compose部署，示例代码如下：

# 克隆仓库

git clone https://github.com/cantino/huginn.git

cd huginn

# 启动服务（需安装Docker Compose）

docker-compose up -d

# 访问本地地址：http://localhost:3000（默认账号admin@example.com，密码password）

项目对比：相比其他智能体框架，它更侧重自动化任务触发，配置更灵活；对比Mem0，它的功能更偏向事件驱动，适合重复性信息处理任务。项目地址：https://github.com/cantino/huginn

Dify

详细介绍：一款全能型LLM应用开发平台，整合了智能体能力、RAG工作流和可视化编排，不用写复杂代码就能快速搭建AI应用。主要功能：支持拖拽式工作流编排，提供多格式文档处理和RAG管道，兼容主流大模型，具备全链路可观测性，支持快速部署和迭代。应用场景：企业内部AI助手开发、客户服务问答系统、个性化内容生成工具、数据洞察分析平台、低代码AI应用快速原型。使用方法：通过Docker Compose部署，示例代码如下：

# 克隆仓库

git clone https://github.com/langgenius/dify.git

cd dify

# 启动服务

docker-compose up -d

# 访问本地地址：http://localhost:8000

项目对比：相比LangChain，它的可视化操作更友好，无需深厚开发经验；对比LobeChat，它更侧重应用开发和部署，适合企业和团队使用。项目地址：https://github.com/langgenius/dify

这些智能体项目已经把“AI替人干活”做到了新高度，不管是开发、办公还是研究，总有一款能帮你省时间