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Awesome LLM Apps - 精选大型语言模型应用集合

作者:qife
  • 2025-07-10
    福建
  • 本文字数:1528 字

    阅读完需:约 5 分钟

项目概述

Awesome LLM Apps 是一个精心策划的大型语言模型应用集合,展示了如何利用 RAG(检索增强生成)、AI 智能体、多智能体团队等技术构建实用且创新的 LLM 应用。该项目汇集了使用各类主流和开源模型的应用案例,为开发者和研究者提供丰富的参考实例。

核心功能

  • 多样化应用场景:包含游戏代码生成、3D 可视化、国际象棋对战、井字棋游戏、竞品分析、金融分析、法律咨询、招聘流程、旅行规划等多种应用

  • 多智能体系统:多个项目展示了多智能体协作的架构设计

  • 模型多样性:支持 OpenAI、Anthropic、Google 及开源模型(DeepSeek、Qwen、Llama 等)

  • 本地运行能力:部分应用支持在本地计算机上运行

  • 实用工具集合:提供 PDF 处理、浏览器自动化、搜索工具等实用功能

特色项目

1. AI 3D PyGame 可视化工具

  • 使用 DeepSeek R1 生成 PyGame 代码

  • 通过自然语言描述创建 3D 可视化

  • 自动在 Trinket.io 上运行生成的代码

2. 国际象棋智能体对战

  • 两个 AI 智能体自主对弈

  • 完整的国际象棋规则实现

  • 走棋验证和游戏状态管理

3. AI 竞品分析团队

  • 多智能体协作分析竞争对手

  • 自动提取结构化数据

  • 生成详细的市场分析报告

4. TripCraft AI 旅行规划

  • 多智能体协作规划旅行

  • 整合航班、酒店、活动等全方位信息

  • 生成详细的每日行程

5. Beifong 播客生成系统

  • 从可信来源收集内容

  • 自动生成播客脚本和音频

  • 支持多语言和视觉内容生成

安装与使用

基本要求

  • Python 3.8+

  • 相关 API 密钥(根据具体应用需求)

通用安装步骤

git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.gitcd awesome-llm-appspip install -r requirements.txt
复制代码

运行示例(以 PyGame 可视化工具为例)

cd ai_agent_tutorials/ai_3dpygame_r1streamlit run ai_3dpygame_r1.py
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核心代码解析

1. PyGame 代码生成核心逻辑

# 初始化DeepSeek客户端deepseek_client = OpenAI(    api_key=st.session_state.api_keys["deepseek"],    base_url="https://api.deepseek.com/v1")
# 生成代码response = deepseek_client.chat.completions.create( model="deepseek-r1", messages=[{"role": "user", "content": query}], temperature=0.7)generated_code = extract_code_from_response(response)
复制代码

2. 多智能体团队协作架构

# 创建智能体团队trip_planning_team = Team(    name="TripCraft AI Team",    mode="coordinate",    model=model,    members=[        destination_agent,        hotel_search_agent,        dining_agent,        budget_agent,        flight_search_agent,        itinerary_agent,    ],    description="旅游规划智能体团队")
# 运行团队协作result = await trip_planning_team.arun(travel_request)
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3. 播客生成流程

# 内容收集与处理流程def generate_podcast_episode(topic):    # 1. 搜索相关内容    search_results = search_agent.run(topic)        # 2. 提取和验证内容    verified_content = scrape_agent.run(search_results)        # 3. 生成播客脚本    podcast_script = podcast_agent.run(verified_content)        # 4. 生成音频    audio_file = tts_agent.generate_audio(podcast_script)        # 5. 生成封面图像    cover_image = image_agent.generate_image(podcast_script)        return {        "script": podcast_script,        "audio": audio_file,        "image": cover_image    }
复制代码

项目优势

  1. 全面性:覆盖多种 LLM 应用场景和技术方案

  2. 实用性:提供可直接运行或参考的完整实现

  3. 模块化设计:组件可复用,便于集成到其他项目

  4. 详细文档:每个子项目都有明确的使用说明

  5. 持续更新:不断添加新的应用案例和技术方案

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