Repolode
Предложить
NirDiamant

NirDiamant/GenAI_Agents

Подборка из более чем 50 запускаемых учебных Jupyter-ноутбуков по методам создания GenAI-агентов — от простых чат-ботов до мультиагентных систем.

Открыть на GitHubСайт
Звёзды
24,639
Форки
4,147
Открытые issues
27
Последний коммит
4 часа назад

Что это?

GenAI_Agents — обучающий репозиторий с руководствами и примерами реализации генеративных AI-агентов. Каждый материал представляет собой ноутбук, в котором разбирается один вариант архитектуры агента: от простого чат-бота с историей диалога до мультиагентных систем на базе LangGraph, AutoGen, CrewAI и OpenAI Swarm.

Материалы сгруппированы по уровню сложности и тематике: здесь есть примеры для начинающих, введение в LangGraph и Model Context Protocol (MCP), а также практические агенты для образования, поддержки клиентов, анализа договоров, тестирования и создания контента. Многие материалы дополнены поясняющими видео и публикациями в блогах.

Репозиторий подойдёт разработчикам, которым нужны конкретные рабочие примеры реализации шаблонов агентов — таких как вызов инструментов, управление состоянием, retrieval-augmented generation и согласование с участием человека, — а не только теоретические обзоры.

Ключевые возможности

  • 01Более 50 учебных ноутбуков для начинающих и продвинутых пользователей
  • 02Примеры реализаций на LangGraph, LangChain, AutoGen, CrewAI и OpenAI Swarm
  • 03Введение в Model Context Protocol (MCP) с примерами серверов и клиентов
  • 04Примеры взаимодействия нескольких агентов, работы с памятью и согласования с участием человека
  • 05Материалы сгруппированы в таблице с поиском по категориям, фреймворкам и ключевым возможностям

Сценарии использования

  • Изучение создания первого AI-агента с нуля
  • Сравнение фреймворков для агентов, таких как LangGraph, AutoGen и CrewAI, на схожих задачах
  • Поиск отправного шаблона для агента в конкретной области, например поддержки клиентов или анализа договоров
  • Изучение оркестрации мультиагентных систем и способов интеграции инструментов

Быстрый старт

  1. 1

    Просмотрите обучающие ноутбуки в папке all_agents_tutorials

  2. 2

    Откройте ноутбук для начинающих, например simple_conversational_agent.ipynb, и выполните его ячейки

Что важно знать

  • В метаданных лицензия не указана явно, поэтому перед повторным использованием кода проверьте условия лицензии репозитория.

Темы

#ai-agents#langgraph#multi-agent#llm#rag#tutorials#jupyter#mcp#agentic-ai#agents

Частые вопросы

Что такое GenAI_Agents?
Подборка из более чем 50 запускаемых учебных Jupyter-ноутбуков по методам создания GenAI-агентов — от простых чат-ботов до мультиагентных систем. GenAI_Agents — обучающий репозиторий с руководствами и примерами реализации генеративных AI-агентов. Каждый материал представляет собой ноутбук, в котором разбирается один вариант архитектуры агента: от простого чат-бота с историей диалога до мультиагентных систем на базе LangGraph, AutoGen, CrewAI и OpenAI Swarm.
GenAI_Agents можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
GenAI_Agents распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Other. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
GenAI_Agents всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в GenAI_Agents — 20 окт. 2026 г..
Для чего можно использовать GenAI_Agents?
Изучение создания первого AI-агента с нуля Сравнение фреймворков для агентов, таких как LangGraph, AutoGen и CrewAI, на схожих задачах Поиск отправного шаблона для агента в конкретной области, например поддержки клиентов или анализа договоров Изучение оркестрации мультиагентных систем и способов интеграции инструментов
Как установить GenAI_Agents?
Просмотрите обучающие ноутбуки в папке all_agents_tutorials Откройте ноутбук для начинающих, например simple_conversational_agent.ipynb, и выполните его ячейки
Где скачать GenAI_Agents?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/NirDiamant/GenAI_Agents

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты