500+ проектов AI-агентов: коллекция с рабочим кодом для LangGraph, CrewAI, AutoGen и Agno
📂 Исходный код на GitHubКоллекция из более чем 500 проектов AI-агентов с рабочим кодом и примерами использования. Примеры для LangGraph, CrewAI, AutoGen, Agno и LlamaIndex плюс каталог самодостаточных агентов и разделы по отраслям.
500+ AI Agent Projects & Use Cases — это коллекция проектов AI-агентов от Ashish Patel. Внутри больше пятисот примеров: production-реализации, туториалы и работающий код. Примеры покрывают крупные фреймворки — LangGraph, CrewAI, AutoGen, Agno и LlamaIndex. Отдельные разделы собраны по отраслям: здравоохранение, финансы, образование, кибербезопасность и другие.
Репозиторий решает простую проблему. Чтобы научиться строить агентов, нужно много примеров. Официальная документация обычно показывает «hello world». Здесь же собраны реальные сценарии: от торгового бота до агента для разбора медицинских отчётов.
Для кого эта коллекция
Авторы указывают четыре аудитории:
- Разработчики, которые делают свой первый или следующий AI-агент.
- Исследователи, которые изучают ландшафт агентных систем.
- Команды, которые выбирают фреймворк для production.
- Студенты, которые учатся архитектуре агентов на реальных примерах.
Как устроен репозиторий
Навигация построена тремя способами.
Первый — каталог agents/. Это работающие агенты, каждый в своей папке. У каждого агента есть свой requirements.txt и .env.example. Настраивать общий monorepo не нужно. Примеры лежат в каталоге agents.
Второй — таблицы по фреймворкам. Для LangGraph, CrewAI, AutoGen, Agno и LlamaIndex собраны ссылки на примеры кода и ноутбуки.
Третий — таблицы по отраслям. Каждая строка — конкретный проект с описанием и ссылкой на код. Например, агент для разбора медицинских отчётов или бот для автоматической торговли акциями.
Отдельно в репозитории лежит курс по CrewAI и MCP — crewai_mcp_course.
Быстрый старт
Любого агента из каталога можно запустить за пять минут:
git clone https://github.com/ashishpatel26/500-AI-Agents-Projects.git
cd 500-AI-Agents-Projects
cd agents/01-web-research-agent
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
python agent.pyКаждый агент самодостаточен. Ставите зависимости, добавляете API-ключ, запускаете.
Сравнение фреймворков
Одна из самых полезных частей README — таблица сравнения. Она помогает выбрать фреймворк под задачу.
| Фреймворк | Лучше всего подходит | Сложность | Мультиагентность | Streaming | Локальные LLM |
|---|---|---|---|---|---|
| LangGraph | Состояния, RAG-пайплайны, сложные графы | ⭐⭐⭐ | да | да | да |
| CrewAI | Ролевые команды, бизнес-автоматизация | ⭐⭐ | да | да | да |
| AutoGen | Генерация кода, исследования, самовосстановление | ⭐⭐⭐ | да | да | да |
| Agno | Лёгкие одиночные агенты, быстрые итерации | ⭐ | да | да | да |
| LlamaIndex | Вопрос-ответ по документам, enterprise RAG | ⭐⭐ | частично | да | да |
Краткий гид по выбору:
- Только начинаете — берите Agno или CrewAI.
- Нужны графы состояний и RAG — LangGraph.
- Пишете код-агентов или исследовательских агентов — AutoGen.
- Корпоративные пайплайны с документами — LlamaIndex.
Примеры по отраслям
В таблице ниже — часть проектов из раздела по отраслям. Полный список из двух с лишним десятков проектов смотрите в README репозитория.
| Проект | Отрасль | Что делает |
|---|---|---|
| HIA — Health Insights Agent | Медицина | Разбирает медицинские отчёты и формулирует выводы о здоровье |
| AI Health Assistant | Медицина | Диагностика и наблюдение за болезнями по данным пациента |
| Automated Trading Bot | Финансы | Автоматическая торговля акциями с анализом рынка в реальном времени |
| Agent Wallet SDK | Финансы | Кошелёк для AI-агентов с жёсткими лимитами трат |
| Virtual AI Tutor | Образование | Персональное обучение под каждого ученика |
| RecAI | Ритейл | Рекомендации товаров по предпочтениям и истории пользователя |
| Legal Document Review Assistant | Юриспруденция | Автоматическая проверка документов и разбор ключевых пунктов |
| Jobber | HR | Подбор лучших кандидатов под открытые вакансии |
| Real-Time Threat Detection Agent | Кибербезопасность | Поиск угроз в реальном времени и защита от атак |
| Agent Memory Guard | Кибербезопасность | Защита памяти агентов от атак с подменой данных (OWASP ASI06) |
| Citadel | Разработка ПО | Оркестрация флотов агентов Claude Code с hooks и skills |
| TrustBoost PII Sanitizer | Приватность | Удаляет персональные данные из текста перед отправкой в LLM |
Ещё есть проекты для логистики, сельского хозяйства, энергетики, недвижимости, гостиничного дела, геймдева и страхования.
Разделы по фреймворкам
CrewAI: ролевые команды агентов
CrewAI — фреймворк для мультагентных команд с ролями. В коллекции больше двадцати примеров из официального репозитория crewAI-examples:
- автоответчик на email и ассистент для встреч;
- генератор маркетинговых стратегий и постов для Instagram;
- подбор кандидатов и оценка лидов для продаж;
- планировщик путешествий и генератор лендингов;
- интеграции с LangGraph и моделями NVIDIA.
AutoGen: генерация кода и групповые чаты
Раздел по AutoGen от Microsoft построен на ноутбуках из официальной документации. Темы сгруппированы так:
- Генерация и отладка кода — агент пишет код, запускает его и исправляет ошибки.
- Групповые чаты — несколько агентов решают задачу вместе под управлением менеджера.
- Последовательные чаты — цепочки агентов, где каждый передаёт результат следующему.
- Вложенные чаты — иерархическое решение сложных задач, включая шахматы и оптимизацию цепочек поставок.
- Инструменты — веб-поиск, SQL по естественному языку, Whisper для аудио.
- Мультимодальность — агенты с GPT-4V, DALLE и Llava.
- Наблюдаемость — AgentEval для оценки качества и AgentOps для мониторинга.
Agno: лёгкие одиночные агенты
Agno — самый простой фреймворк в коллекции. Примеры взяты из официального cookbook:
- финансовый агент с анализом акций и рекомендациями аналитиков;
- исследовательский агент для глубоких расследований в стиле NYT;
- агент для YouTube — пересказы, таймстемпы и темы видео;
- генераторы рецептов, рекомендаций фильмов и книг;
- агент поиска жилья через MCP и Llama 4.
LangGraph: графы состояний и RAG
LangGraph — фреймворк для сложных stateful-пайплайнов. Примеры — туториалы из официальной документации:
- Мультиагентные схемы: supervisor, иерархические команды, совместная работа агентов.
- Рефлексия: агент критикует и переделывает свои ответы — паттерны reflection и reflexion.
- Варианты RAG: adaptive RAG, corrective RAG, self-RAG. Есть версии на локальных моделях.
- Спецзадачи: SQL-агент, код-ассистент с проверкой ошибок, паттерн plan-and-execute.
Как добавить свой проект
Репозиторий растёт через сообщество. Принимают четыре типа вклада: работающего агента в agents/, ссылку в таблицу, исправление битой ссылки, улучшение документации.
Процедура стандартная. Делаете форк, создаёте ветку feat/agent-name, вносите изменения по гайдлайну для контрибьюторов и открываете PR по шаблону. Для агентов из agents/ нужны metadata.yaml и requirements.txt.
Проект распространяется под лицензией MIT (LICENSE).
Итог
Это репозиторий-справочник. Он не заменяет документацию фреймворков, но экономит время на двух этапах. На старте — выбрать фреймворк через таблицу сравнения. В работе — найти похожий проект и подсмотреть архитектуру. Если строите агентов, добавьте коллекцию в закладки.