142.2K ·GitHub
Что это такое?
Коллекция из более чем 100 примеров открытых AI-агентов, Agent Skills и RAG-приложений — написанных вручную, протестированных от начала до конца и распространяемых по лицензии Apache-2.0, так что их можно клонировать, запускать и даже продавать.
Коллекция из более чем 100 примеров открытых AI-агентов, Agent Skills и RAG-приложений — написанных вручную, протестированных от начала до конца и распространяемых по лицензии Apache-2.0, так что их можно клонировать, запускать и даже продавать.Это одно приложение или набор отдельных проектов?Это каталог самостоятельных шаблонов: каждый агент, скилл или RAG-приложение находится в своей папке и клонируется и запускается отдельно. Шаблоны сгруппированы по категориям, например «Стартовые агенты», «Команды из нескольких агентов» и RAG-приложения.
Это каталог самостоятельных шаблонов: каждый агент, скилл или RAG-приложение находится в своей папке и клонируется и запускается отдельно. Шаблоны сгруппированы по категориям, например «Стартовые агенты», «Команды из нескольких агентов» и RAG-приложения.Как запустить один из этих агентов?Клонируйте репозиторий и запустите любого агента примерно за 30 секунд, следуя инструкциям из самого примера. Для Agent Skills установите скилл одной командой и вызывайте его простыми фразами на английском языке.
Клонируйте репозиторий и запустите любого агента примерно за 30 секунд, следуя инструкциям из самого примера. Для Agent Skills установите скилл одной командой и вызывайте его простыми фразами на английском языке.Нужен ли API-ключ, чтобы всё это запустить?Большинству стартовых агентов для начала хватит одного API-ключа, а некоторые продвинутые и RAG-примеры (например, локальные связки Llama + Qdrant) работают полностью офлайн и вообще без ключа.
Большинству стартовых агентов для начала хватит одного API-ключа, а некоторые продвинутые и RAG-примеры (например, локальные связки Llama + Qdrant) работают полностью офлайн и вообще без ключа.Все примеры работают одинаково?Нет. Каждая папка — отдельный проект со своими зависимостями, поэтому одним примерам нужен один API-ключ, другим — несколько настроенных провайдеров, а третьи работают полностью локально. Настраивать каждый пример приходится отдельно, а не через единый общий конфиг.
Нет. Каждая папка — отдельный проект со своими зависимостями, поэтому одним примерам нужен один API-ключ, другим — несколько настроенных провайдеров, а третьи работают полностью локально. Настраивать каждый пример приходится отдельно, а не через единый общий конфиг.Какие AI-модели и программные агенты поддерживаются?Агенты работают с Claude, Gemini, GPT, DeepSeek, Llama, Qwen и другими открытыми моделями, а Agent Skills созданы для работы с Claude Code, Codex, Cursor и другими агентами для программирования.
Агенты работают с Claude, Gemini, GPT, DeepSeek, Llama, Qwen и другими открытыми моделями, а Agent Skills созданы для работы с Claude Code, Codex, Cursor и другими агентами для программирования.Можно ли использовать эти агенты в коммерческих целях?Да. Всё распространяется по лицензии Apache-2.0, а в README прямо сказано, что можно клонировать, использовать в продукте и продавать то, что вы создаёте на их основе.
Да. Всё распространяется по лицензии Apache-2.0, а в README прямо сказано, что можно клонировать, использовать в продукте и продавать то, что вы создаёте на их основе.Что такое Agent Skills в этом репозитории?Agent Skills — это небольшие устанавливаемые навыки, например Project Graveyard или Scope Creep Detector, которые дают агентам для программирования, таким как Claude Code, Codex или Cursor, новую возможность. Устанавливаются они одной командой и используются простыми фразами на английском языке. Каждый навык проходит проверку безопасности и оценки в CI.
Agent Skills — это небольшие устанавливаемые навыки, например Project Graveyard или Scope Creep Detector, которые дают агентам для программирования, таким как Claude Code, Codex или Cursor, новую возможность. Устанавливаются они одной командой и используются простыми фразами на английском языке. Каждый навык проходит проверку безопасности и оценки в CI.Как устроена коллекция?Шаблоны сгруппированы по категориям: стартовые агенты, продвинутые агенты, постоянно работающие агенты, команды из нескольких агентов, голосовые AI-агенты, агенты с генеративным интерфейсом, агенты для игр, MCP-агенты и RAG-приложения. Так можно искать нужный тип агента.
Шаблоны сгруппированы по категориям: стартовые агенты, продвинутые агенты, постоянно работающие агенты, команды из нескольких агентов, голосовые AI-агенты, агенты с генеративным интерфейсом, агенты для игр, MCP-агенты и RAG-приложения. Так можно искать нужный тип агента.Список всё ещё обновляется?Да, новые шаблоны добавляются каждую неделю и объявляются в рассылке Unwind AI.
Да, новые шаблоны добавляются каждую неделю и объявляются в рассылке Unwind AI.Можно ли запустить что-то полностью офлайн, без API-ключей?Некоторые можно. Например, Local RAG Agent работает на Llama 3.2 с Qdrant, а пример Llama 3.1 Local RAG полностью работает офлайн, хотя большинству стартовых агентов всё равно нужен один API-ключ.
Некоторые можно. Например, Local RAG Agent работает на Llama 3.2 с Qdrant, а пример Llama 3.1 Local RAG полностью работает офлайн, хотя большинству стартовых агентов всё равно нужен один API-ключ.What are similar projects?awesome-chatgpt-zh, ai-system-design, ruflo, langchain4j, claude-context, mem0, awesome-opencode, agentic-rag-for-dummies
awesome-chatgpt-zh, ai-system-design, ruflo, langchain4j, claude-context, mem0, awesome-opencode, agentic-rag-for-dummiesWhich topics is it in?voice-ai, langgraph, llama, llms, llm-agents, vector-database, embeddings, qwen, browser-automation, model-context-protocol, rag, skills
voice-ai, langgraph, llama, llms, llm-agents, vector-database, embeddings, qwen, browser-automation, model-context-protocol, rag, skills