人工智能智能体（AI Agents）作为当前AI领域最具前沿性的技术方向，正在推动着自动化决策、多模态交互和复杂任务执行的革命性发展。本文精选了十个高质量的GitHub开源项目，涵盖从基础理论到实践应用的全方位学习路径，为AI开发者提供系统性的技术资源。
⭐ Stars： 16.7k+ | 📈 活跃度： 高 | 🏷️ 主要语言： Python
这是Jay Alammar和Maarten Grootendorst合著的《Hands-On Large Language Models》官方配套代码仓库，被誉为"图解版LLM教程"。项目提供了11个章节的完整学习体系，包含近300个定制图表和丰富的Jupyter Notebook实践案例。
⭐ Stars： 5.2k+ | 📈 活跃度： 高 | 🏷️ 主要语言： Python
微软官方推出的完整AI智能体学习课程，从零开始到实际部署的11章渐进式教程。该项目不仅提供理论基础，还包含丰富的实践项目和多语言支持。
⭐ Stars： 1.8k+ | 📈 活跃度： 极高 | 🏷️ 主要语言： Python
这是一个为期6周的深度AI智能体工程课程，涵盖OpenAI Agents SDK、CrewAI、LangGraph、AutoGen和MCP等主流框架。专注于从原型到生产部署的完整工程化实践。
⭐ Stars： 2.5k+ | 📈 活跃度： 极高 | 🏷️ 主要语言： Python
一个全面的AI应用程序集合，涵盖从简单聊天机器人到复杂企业级智能体的完整开发教程。由Nebius AI Studio支持，提供100多个实用的AI应用示例。
⭐ Stars： 16.7k+ | 📈 活跃度： 高 | 🏷️ 主要语言： Python
GitHub上顶级ML代码仓库之一，致力于教授如何设计、开发、部署和迭代生产级ML应用程序。40K+开发者参与学习，结合机器学习与软件工程最佳实践的综合平台。
最佳应用场景：适合希望掌握端到端ML系统开发的工程师、数据科学家和技术团队。特别适用于需要将ML模型从实验阶段快速可靠地推向生产环境的企业项目。
⭐ Stars： 8.6k+ | 📈 活跃度： 稳定更新 | 🏷️ 主要语言： Markdown/Python
Chip Huyen所著《Designing Machine Learning Systems》的官方配套资源库，提供机器学习系统设计的系统性方法论。该书已被翻译成西班牙语、日语、韩语、波兰语和泰语等多种语言，是ML系统设计领域的权威参考。
最佳应用场景：适合构建中大型ML系统的技术团队，特别是需要处理复杂业务需求、高并发场景和企业级部署要求的项目。是ML系统架构师和技术领导者的必备参考。
⭐ Stars： 21.5k+ | 📈 活跃度： 极高 | 🏷️ 主要语言： Python
Sebastian Raschka所著《Build a Large Language Model (From Scratch)》的官方代码仓库，通过从头编写代码的方式深入理解大语言模型的工作原理。该项目提供了完整的LLM开发、预训练和微调流程，是学习LLM内部机制的权威教程。
最佳应用场景：适合希望深度理解LLM工作原理的开发者、研究人员和AI从业者。特别适用于需要定制化LLM解决方案的团队，以及希望在AI领域建立扎实技术基础的学习者。
⭐ Stars： 2.3k+ | 📈 活跃度： 极高 | 🏷️ 主要语言： Jupyter Notebook
Edward Donner开发的8周LLM工程师训练营，面向工程实践的大语言模型开发指南。涵盖从开发环境配置到部署的完整工程化流程，注重实战技能培养和最佳实践传授。
最佳应用场景：适合希望快速掌握LLM工程实践的开发者和技术团队。特别适用于需要将LLM技术快速集成到现有产品的企业，以及希望建立AI技术栈的初创公司。
⭐ Stars： 约100+ | 📈 活跃度： 高 | 🏷️ 主要语言： Python/JavaScript
N8N工作流集合，收录2,053个专业工作流，覆盖365种服务集成，配备高性能文档系统。基于先进的SQLite FTS5全文检索技术，响应时间<100ms，为工作流自动化提供企业级的发现和管理平台。
⭐ Stars： 新项目 | 📈 活跃度： 官方维护 | 🏷️ 主要语言： JSON配置
LinkedIn Learning平台官方推出的企业级AI智能体课程资料，由专业讲师Morten Rand-Hendriksen授课。提供完整的N8N智能体开发教程，从零基础到高级应用的系统性学习路径，专注于业务流程自动化和AI智能体构建。
这十个GitHub仓库构成了AI智能体技术栈的完整生态系统，从理论基础到工程实践，从开发工具到部署运维，为不同背景的开发者提供了系统性的学习路径。
通过系统学习这些开源项目，开发者可以全面掌握AI智能体的设计思维、技术实现和工程化部署，为构建下一代智能化应用奠定坚实基础。