| 项目 | GitHub 链接 | 开发组织 | 核心功能 | 应用领域 | 典型应用案例 | 活跃度 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| AutoGPT (176k⭐) | 链接 | Significant Gravitas 团队 | 基于 GPT-4 的自主代理，能够自动分解任务并生成多步提示循环执行，支持调用工具（如网络搜索、文件操作等）。 | 自动化办公、内容创作、市场调研等 | 如撰写商业计划、产品调研报告、生成博客或播客大纲等 | 最后更新于 2025 年 4 月，贡献者众多 |
| LangChain (108k⭐) | 链接 | LangChain 团队 | LLM 应用开发框架，支持链式推理、多步任务规划、工具调用和记忆增强。通过内置代理模块，可编排多智能体协同工作。 | 泛用 AI 应用，如聊天机器人、自动问答、知识检索、自动办公等 | 构建研究助手、编码助手等多智能体系统，例如规划任务流程、检索信息和评估结果的组合 | 持续活跃更新，企业和开发者社区广泛采用 |
| GPT-Engineer (54.2k⭐) | 链接 | Anton Osika | 自动化代码生成的 CLI 平台，按提示分步构建完整代码项目。支持“预提示（pre-prompts）”机制，使代理在不同项目间保留上下文记忆。 | 自动化编程、项目原型开发、代码改进 | 根据用户需求提示自动生成项目代码并进行测试，如创建全栈应用、算法实现等 | 开源活跃项目，社区贡献频繁 |
| AutoGen (44.8k⭐) | 链接 | Microsoft | 多智能体编排框架，可创建自主或协作的 AI 代理应用。提供编程接口，用于协调多个智能体协同完成复杂任务或与人类协作。 | 企业级业务流程自动化、多智能体协作 | 例如利用多个代理自动化客户服务流程、供应链调度等业务任务 | 定期更新（最近一周有提交），社区活跃 |
| AgentGPT (34.1k⭐) | 链接 | reworkd 开发者 | 浏览器端自定义代理平台，用户设定目标后，代理自动规划子任务、执行操作并迭代反馈学习。 | 目标导向型任务自动化，如信息检索、内容生成、自动办公 | 如设置“制定市场分析报告”目标，AgentGPT 自动分解并执行任务直至完成 | 项目持续迭代更新，用户社区活跃 |
| CrewAI (31.9k⭐) | 链接 | CrewAI Inc. | 轻量级 Python 多智能体框架，通过“Crew”（代理组）和“Flows”（事件流）机制，实现自主代理的编排与低级控制。 | 企业级自动化、多角色工作流 | 多个智能体协作完成如数据收集、分析、报告生成等复杂业务流程 | 项目活跃，拥有大量开发者和企业用户 |
| LangGraph (13k⭐) | 链接 | LangChain 团队 | 图结构编排框架，用于构建持久运行的智能体系统。支持持久化状态、断点续传和长期记忆等特性。 | 长时间运行的任务自动化，如持续监控、自动化运维 | 例如构建持续提供业务报告的自动化系统，能够记忆历史状态并从失败中恢复 | 持续开发中，近期有更新 |
| CAMEL (12.6k⭐) | 链接 | CAMEL 社区 | 多智能体研究框架，致力于探索大规模智能体系统的规律。支持不同类型的代理、任务和仿真环境构建。 | 多智能体协作仿真、AI 行为研究 | 例如在虚拟环境中模拟大规模群体行为，研究智能体协作与竞争 | 研究型项目，持续更新中 |
| PR-Agent (7.9k⭐) | 链接 | Qodo AI | 基于大模型的 GitHub PR 自动审查工具，为 Pull Request 提供 AI 驱动的反馈和建议。 | 软件开发自动化、代码评审 | 自动审查新提交的 PR，并生成详细的改进建议和报告 | 项目活跃，2025 年有持续版本发布 |
上表列举了截至2025年最受关注的9个开源AI代理项目（按GitHub星标排序）。
从功能上看，这些项目均强调自主任务执行和多步推理。AutoGPT 是经典的循环自我提示代理，侧重自动化办公和内容生成；
LangChain 则作为一个通用框架，将LLM封装为可调用工具，支持复杂链式推理和多agent编排；
GPT-Engineer 专注自动化代码生成并提供项目级记忆；
AutoGen 和 LangGraph 分别来自微软LangChain团队，前者支持多agent协作，后者以图的形式编排长期状态任务；
AgentGPT、CrewAI、CAMEL 等框架则专注于多agent协作与低代码/无代码场景。应用领域涵盖从自动化办公、搜索和数据分析，到自动化代码审查（PR-Agent）等多个领域
。这些项目均保持高度活跃，不少项目在2024–2025年有最新发布或提交，贡献者和用户社区规模可观。各项目在特定场景下各有优势：例如CrewAI强调轻量快速的企业级多agent执行，AutoGPT更擅长处理开放式目标任务等。上述内容基于官方文档与第三方分析来源综合整理