Awesome LLM Apps: 100+ AI-агентов и RAG-приложений с открытым исходным кодом

Awesome LLM Apps — это коллекция из 100+ готовых к запуску шаблонов AI-агентов и RAG-приложений, созданная Shubham Saboo. Каждый шаблон представляет собой самодостаточный проект с полным исходным кодом, который можно склонировать, настроить и развернуть за считанные минуты. Репозиторий набрал 119 тысяч звёзд и 17,7 тысяч форков на GitHub.

Все шаблоны работают с основными LLM-провайдерами — Claude, Gemini, OpenAI, xAI, Qwen, Llama — и переключение между ними происходит изменением конфигурации.

Быстрый старт

git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git
cd awesome-llm-apps/starter_ai_agents/ai_travel_agent
pip install -r requirements.txt
streamlit run travel_agent.py

Почему это важно

Каждый, кто начинает новый LLM-проект, сталкивается с одной и той же проблемой: заново собирать RAG-пайплайн, цикл агента или MCP-интеграцию. Эта коллекция решает проблему — вместо написания boilerplate-кода вы берёте готовый шаблон и адаптируете под свою задачу.

Принципиальное отличие от других awesome-списков: каждый шаблон написан вручную, протестирован end-to-end и запускается тремя командами. Никаких сломанных requirements.txt и полупустых заготовок.

Технический стек

Проекты написаны на Python (54,6%), TypeScript (21,6%) и JavaScript (16,4%). Используются Streamlit для UI, Google ADK и OpenAI Agents SDK для агентных фреймворков, а также Pydantic для структурированных выходов. Для RAG применяются ChromaDB, LanceDB и различные embedding-модели.

Структура коллекции

Репозиторий разделён на 15 категорий, покрывающих практически весь современный AI-стек:

Agent Skills

Навыки для coding-агентов, устанавливаемые одной командой. Работают с Claude Code, Codex, Cursor. Включают Project Graveyard Skill — находит все заброшенные проекты, объясняет причины и помогает завершить стоящий; Advisor Orchestrator Worker — мета-цикл с Claude в роли советника, GPT как оркестратором и Gemini как исполнителем; Self-Improving Agent Skills — автоматическая оптимизация навыков через Gemini и Google ADK.

Starter AI Agents

Однофайловые агенты для быстрого старта — запускаются с одним API-ключом. В категории 12 агентов, среди которых: AI Travel Agent для планирования путешествий, AI Data Analysis Agent для анализа данных, AI Blog to Podcast Agent для конвертации статей в подкасты, Multimodal AI Agent на базе Gemini, xAI Finance Agent для финансовой аналитики, OpenAI Research Agent и Web Scraping AI Agent.

Advanced AI Agents

Продакшен-уровень: агенты с инструментами, памятью и многошаговым мышлением. Более 20 проектов, включая AI Deep Research Agent (глубокое исследование с Google Interactions API), AI VC Due Diligence Agent Team (due diligence для венчурных инвестиций), AI Financial Coach Agent (финансовый коучинг), AI Self-Evolving Agent (самоэволюционирующий агент), AI Sales Intelligence Agent Team и Trust-Gated Multi-Agent Research Team.

Multi-agent Teams

Команды агентов для сложных кросс-доменных задач. Тринадцать проектов: AI Legal Agent Team (юридический анализ, облачно и локально), AI Recruitment Agent Team (подбор персонала), AI Real Estate Agent Team (анализ недвижимости), AI Game Design Agent Team, Multimodal Coding Agent Team, AI Travel Planner Agent Team и AG2 Adaptive Research Team.

Voice AI Agents

Голосовые агенты с real-time voice API — речь на вход, речь на выход. Пять проектов: Customer Support Voice Agent (голосовая техподдержка), Insurance Claim Live Agent Team (обработка страховых заявок через Gemini Live и ADK), Voice RAG Agent (RAG с голосовым интерфейсом на OpenAI SDK), AI Audio Tour Agent и опенсорсный клон Wispr Flow для голосовой диктовки.

MCP AI Agents

Агенты, использующие Model Context Protocol для подключения к внешним инструментам. Browser MCP Agent (управление браузером), GitHub MCP Agent (работа с репозиториями), Notion MCP Agent (интеграция с Notion), AI Travel Planner MCP Agent Team и Multi-MCP Agent Router (маршрутизация между несколькими MCP-серверами).

Always-on Agents

Фоновые агенты, работающие по расписанию и реагирующие на события. Флагманский проект — Always-on Hacker News Briefing Agent: сканирует Hacker News, фильтрует сигналы по AI-агентам и LLM-приложениям, формирует ежедневную сводку. Построен на ADK с Agent Runtime.

RAG-туториалы

Двадцать RAG-проектов всех уровней сложности: от базовой RAG Chain до продвинутых техник. Включают Agentic RAG with Reasoning (агентный RAG с цепочкой рассуждений), Corrective RAG или CRAG (самокорректирующийся retrieval), Hybrid Search RAG (гибридный поиск, облачно и локально), Multimodal Agentic RAG (мультимодальный агентный RAG), Vision RAG, Knowledge Graph RAG with Citations и RAG Failure Diagnostics Clinic для диагностики проблем.

Generative UI

Агенты, генерирующие интерактивные UI-компоненты вместо текста. Семь проектов: AI Dashboard Canvas Agent (интерактивные дашборды), AI Shadcn Component Generator (генерация UI-компонентов), AI MCP App Builder (сборка приложений с MCP), Generative UI Starter Project и AI Financial Coach Agent с генеративным интерфейсом.

Дополнительные категории

• LLM Apps with Memory — шесть проектов: чат-боты с персональной памятью, shared memory для multi-LLM, stateful-чат на Llama 3
• Chat with X Tutorials — чат-интерфейсы к GitHub, Gmail, PDF, ArXiv, Substack, YouTube
• LLM Optimization Tools — снижение API-затрат: Toonify (30–60% экономии через TOON-формат) и Headroom (50–90% через оптимизацию контекста)
• LLM Fine-tuning — файнтюнинг Gemma 3 и Llama 3.2 с пошаговыми инструкциями
• AI Agent Framework Crash Course — глубокие туториалы по Google ADK (structured outputs, инструменты, MCP, multi-agent patterns) и OpenAI Agents SDK (function calling, evaluation, swarm orchestration)
• Autonomous Game-Playing Agents — агенты для шахмат, крестиков-ноликов и 3D Pygame

Лицензия

Apache-2.0 — форкайте, разворачивайте, продавайте. Без paywall, без регистрации, без телеметрии.