Top AI Repos — open-source AI, indexed and scored
Top AI Repos tracks AI repositories on GitHub and answers two different questions about each one: is it moving right now, and would you bet a product on it.
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| Date | Stars |
|---|---|
| 2026-07-31 | 2548 |
| 2026-08-03 | 2586 |
| 2026-08-06 | 2586 |
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<p align="center"> <img src="assets/logo-min.png" width="580" alt="Hands on LLMs"/> </p> <div align="center"> ![GitHub stars][img_github_stars] ![GitHub forks][img_github_forks] ![GitHub watchers][img_github_watchers] ![GitHub repo size][img_github_size] ![GitHub last commit][img_github_last_commit] <br> **多平台同步与生态收录** 本项目不仅在 GitHub 持续迭代，也已同步入驻 [AtomGit][ref_atomgit] 开源社区（[![AtomGit Star][img_atomgit_star]][ref_atomgit]）。 同时，我们很荣幸被 [ShyPD AI Tools][ref_shypd] 收录，与众多优秀的 AI 工具共同探索前沿技术。 </div> # 📌 动手做大模型系列 如果你在实操的过程中遇到问题，请在对应的视频下方留言。 复现遇到bug，请描述： 1. 运行环境 2. 对应的代码、日志和报错截图 💬 如果你有好玩的想法，欢迎来找我聊聊： [![Feishu][img_feishu]][ref_feishu] > 如果你不太了解如何提出一个好问题，请花几分钟阅读一下这个，相信我，可能并不能改变什么（不是）。 > [How-To-Ask-Questions-The-Smart-Way][ref_how_to_ask] --- ### 📑 快速导航 - [1. Agent 智能体系统](#-1-agent-智能体系统) - [2. 大模型核心技术](#-2-大模型核心技术) - [3. 动手加入开源](#-3-动手加入开源) - [4. 模块知识专题系列](#-4-模块知识专题系列) - [5. 不着调的 AI 项目](#-5-不着调的-ai-项目) - [6. 番外篇](#-6-番外篇) --- ## 📒 1. Agent 智能体系统 > 探索 Agent 架构设计与系统落地，最新连载中... | 序号 | 项目 | 代码文档 | 视频教程 | 时长 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 3 | 用户沙箱agent系统 | [文档][ref_agent_3_doc] | [![bilibili][img_agent_3_bili]][ref_agent_3_bili] [![youtube][img_agent_3_yt]][ref_agent_3_yt] | <kbd><small>18:52</small></kbd> | | 2 | AI记忆与上下文 | [文档][ref_agent_2_doc] | [![bilibili][img_agent_2_bili]][ref_agent_2_bili] [![youtube][img_agent_2_yt]][ref_agent_2_yt] | <kbd><small>26:43</small></kbd> | | 1 | Agent 服务架构设计 | [文档][ref_agent_1_doc] | [![bilibili][img_agent_1_bili]][ref_agent_1_bili] [![youtube][img_agent_1_yt]][ref_agent_1_yt] | <kbd><small>7:32</small></kbd> | ## 💡 2. 大模型核心技术 > 涵盖大模型微调、部署、RAG、工作流等核心实战。 | 序号 | 项目 | 代码文档 | 视频教程 | 时长 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 21 | fastmcp 实现mcp服务端和客户端 | [文档](#) | [![bilibili][img_llm_21_bili]][ref_llm_21_bili] [![youtube][img_llm_21_yt]][ref_llm_21_yt] | <kbd><small>26:01</small></kbd> | | 20 | langfuse llm服务监控平台 | [文档][ref_llm_20_doc] | [![bilibili][img_llm_20_bili]][ref_llm_20_bili] [![youtube][img_llm_20_yt]][ref_llm_20_yt] | <kbd><small>26:15</small></kbd> | | 19 | 构建高效RAG知识库 | [文档][ref_llm_19_doc] | [![bilibili][img_llm_19_bili]][ref_llm_19_bili] [![youtube][img_llm_19_yt]][ref_llm_19_yt] | <kbd><small>37:41</small></kbd> | <details> <summary><b>点击展开查看往期 1~18 期内容</b></summary> | 序号 | 项目 | 代码文档 | 视频教程 | 时长 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 18 | milvus向量数据库 | [文档][ref_llm_18_doc] | [![bilibili][img_llm_18_bili]][ref_llm_18_bili] [![youtube][img_llm_18_yt]][ref_llm_18_yt] | <kbd><small>28:13</small></kbd> | | 17 | tool-call原理及极简browser-use实现 | [文档][ref_llm_17_doc] | [![bilibili][img_llm_17_bili]][ref_llm_17_bili] [![youtube][img_llm_17_yt]][ref_llm_17_yt] | <kbd><small>14:47</small></kbd> | | 16 | deepseek-r1模型微调和训练数据构造 | [文档][ref_llm_16_doc] | [![bilibili][img_llm_16_bili]][ref_llm_16_bili] [![youtube][img_llm_16_yt]][ref_llm_16_yt] | <kbd><small>14:01</small></kbd> | | 15 | rpa自动化结合LLM workflow | [文档][ref_llm_15_doc] | [![bilibili][img_llm_15_bili]][ref_llm_15_bili] [![youtube][img_llm_15_yt]][ref_llm_15_yt] | <kbd><small>13:20</small></kbd> | | 14 | dify实现Agent和LLM Workflow | [文档][ref_llm_14_doc] | [![bilibili][img_llm_14_bili]][ref_llm_14_bili] [![youtube][img_llm_14_yt]][ref_llm_14_yt] | <kbd><small>59:23</small></kbd> | | 13 | AI算法项目开发流程及实例 | [文档][ref_llm_13_doc] | [![bilibili][img_llm_13_bili]][ref_llm_13_bili] [![youtube][img_llm_13_yt]][ref_llm_13_yt] | <kbd><small>34:43</small></kbd> | | 12 | AI标注流程及label studio框架 | [文档][ref_llm_12_doc] | [![bilibili][img_llm_12_bili]][ref_llm_12_bili] [![youtube][img_llm_12_yt]][ref_llm_12_yt] | <kbd><small>20:00</small></kbd> | | 11 | 大模型算法岗非技术答疑 | [文档][ref_llm_11_doc] | [![bilibili][img_llm_11_bili]][ref_llm_11_bili] [![youtube][img_llm_11_yt]][ref_llm_11_yt] | <kbd><small>16:00</small></kbd> | | 10 | 大模型学习路径及面试 | [文档][ref_llm_10_doc] | [![bilibili][img_llm_10_bili]][ref_llm_10_bili] [![youtube][img_llm_10_yt]][ref_llm_10_yt] | <kbd><small>25:01</small></kbd> | | 9 | function-calling 自动发邮件 |
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matched fp:c75889a033dbe7ed, llm:Repository name 'cgft-llm' and description 'Practice to LLM' indicate it's related to working with large language models (LLM) for practice/training/examples. No further details provided.
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