GitHub 上 Star 数量前 18 的开源 AI Agent 项目
原文链接：https://www.nocobase.com/cn/blog/github-open-source-ai-agent-projects。大概一个多月前，我在 Hacker News 上刷到一篇讨论热度很高的文章——《停止构建 AI Agent》。
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作者在文中分享了自己的亲身经历：他用 CrewAI 组建了一个“研究小组”——三名 Agent、五个工具，纸面上分工完美无缺。但真正运行时，研究员 Agent 无视爬虫工具，摘要员忘记引用，协调员在处理长文档时直接放弃，原本看似天衣无缝的方案，在实践中却像多米诺骨牌般接连失灵。
下面这张流程图，是作者在经历无数次代理系统的调试与翻车后，总结出的“是否该用 Agent”的经验指南。
https://static-docs.nocobase.com/2-45bvv4.png
Image source: https://decodingml.substack.com/p/stop-building-ai-agents
文章提炼出一个重要原则：Agent 最适合在“人类参与监督”的非稳定型流程中发挥作用——这种场景下，Agent 的探索能力和创造性往往优于工作流。
[*]可用场景：数据科学助手（自动写 SQL、生成可视化、探索数据趋势）；创意写作伙伴（头脑风暴、文案改进）；代码重构助手（提出优化建议、发现潜在问题）。在这些任务中，人类可随时评估结果并纠正偏差。
[*]不建议使用：企业核心自动化（关键业务流程的稳定性无法交给 LLM 决定）；高风险决策（金融交易、医疗诊断、法律合规等需要确定性逻辑的领域）。
https://static-docs.nocobase.com/3-ba22w7.png
Image source: https://decodingml.substack.com/p/stop-building-ai-agents
如果看完上面的内容，你依然觉得自己的业务场景适合构建 Agent，那么这篇文章将为你盘点 GitHub 上 Agent 话题下 Star 数排名前 18 的开源项目，并从项目概览、核心功能与应用场景三个维度剖析它们的优势与边界，帮助你在合适的场景中发挥 Agent 的最大价值。
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