俗话说他山之石可以攻玉，今天给大家带来几个我感觉非常不错的高口碑的agent开源项目。

如果刚入门的话，可以先看黑马程序员的一些关于agent的视频快速过一下，磨刀不误砍柴工，先熟悉一下基础的概念，然后再上手看这些项目。

在看这些项目的同时，可以搭配Dave Ebbelaar的视频。D老师太权威了，每次看完我都觉得ai在改变世界。

如果拿到项目不知道该怎么看，可以prompt ai 让它根据你的学习习惯和方式去给出最适合你的学习策略。比如可以想让它给我们整理一份项目wiki，制定一份由浅入深的学习计划，在看代码的时候做好注释，毕竟好记性不如烂笔头嘛，将来我们再来复习的时候效率也会更高。agent这些东西，不能只知其然，还是要知其所以然，希望大家每天的学习都能有所收获！

🙌 Hello-agents (56.4k 🌟）

Hello-Agents 是 Datawhale 社区的系统性智能体学习教程。如今 Agent 构建主要分为两派，一派是 Dify，Coze，n8n 这类软件工程类 Agent，其本质是流程驱动的软件开发，LLM 作为数据处理的后端；另一派则是 AI 原生的 Agent，即真正以 AI 驱动的 Agent。本教程旨在带领大家深入理解并构建后者——真正的 AI Native Agent。教程将带领你穿透框架表象，从智能体的核心原理出发，深入其核心架构，理解其经典范式，并最终亲手构建起属于自己的多智能体应用。我们相信，最好的学习方式就是动手实践。希望这本教程能成为你探索智能体世界的起点，能够从一名大语言模型的"使用者"，蜕变为一名智能体系统的"构建者"。

🦌DeerFlow 2.0（70.5k🌟）

字节跳动背书，工程化程度是四个里最高的。它瞄准的是DeepResearch这个非常实用的场景一给一个问题，自动拆解、搜索、汇总，最终生成带图像的完整研究报告。支持一键部署到火山引擎(字节自家云)，说明它不只是个demo，而是真正考虑了生产环境落地。如果你想做类似Perplexity、GPT Deep Research 这类产品,Deer-flow是很好的参考起点。

🤗Smolagents（27.7k🌟）

Hugging Face 提出的"Code Action”范式打破了传统Agent调用工具的方式——它让模型直接写代码来执行动作，而不是调用预定义的函数接口。这样做的好处是灵活性极强，Agent能处理的任务边界大大拓宽。同时Smolagents 对各种开源模型的支持也很好，不强绑OpenAI，对想用本地模型或国产模型的开发者非常友好。

👨‍💻PaiAgent（456🌟）

这是一个完全不同于前面几个的项目，他是一套面向Java后端开发者的企业级Agent工程时间，涉及到的技术栈包括SpringAI、LangGraph4J、SSE、MinIO、DAG自定引擎等轻量级的AI工作流编排系统，类似dify、n8n，全程使用Vibe Coding，AI工具为Qoder+CLI。

PaiAgent 是一个企业级的 AI 工作流可视化编排平台，让 AI 能力的组合和调度变得简单高效。通过直观的拖拽式界面，开发者和业务人员都能快速构建复杂的 AI 处理流程，无需编写代码即可实现多种大模型的协同工作。

针对校招/社招的小伙伴，从脚手架的搭建、节点配置、LLM节点开发，到超拟人音频节点开发、工作流实时推送，都做了详细的介绍，还帮我们总结了丰富的面试题，对正在秋之的同学实用性真的是非常强了。

后面我还会跟大家分享更多的ai agent学习心得，希望和大家共同学习、共同进步。