🚀 项目概述

这是一个全面的AI应用集合，提供从简单聊天机器人到高级AI代理的完整解决方案。项目基于Nebius AI Studio构建，整合了多种AI框架和工具，包括Agno、Google ADK、LangChain、LlamaIndex等，为开发者提供实用的示例和教程。

✨ 核心功能特性

🧠 智能候选人分析 (Candilyzer)

• 多候选人分析: 并行分析多个GitHub用户档案
• 严格评分系统: 基于100分制的详细评估体系
• 专业级报告: 数据驱动的专家级评估报告
• GitHub + LinkedIn整合: 使用GitHubTools和ExaTools进行深度分析

📊 会议助手代理

• 自动会议转录: 将会议笔记转换为清晰摘要
• 任务创建: 基于会议讨论在Linear中创建可操作任务
• Slack通知: 向Slack频道发送关键决策和摘要
• 多阶段工作流: 转录、分析、通知的完整流水线

💲 价格监控代理

• 实时价格跟踪: 监控电商网站产品价格和库存状态
• 智能变化检测: AI驱动的价格和可用性变化识别
• 即时通知: 通过Twilio发送SMS/WhatsApp警报
• 计划监控: APScheduler自动运行定期检查

🏢 初创企业验证器

• 多代理验证: 澄清、研究、分析初创企业想法
• 市场研究: 估算市场规模、细分和机会
• 竞争对手分析: 识别竞争对手、优势和定位
• 综合报告: 生成markdown格式的详细验证报告

🛠️ 技术栈

组件	工具/库
AI模型	Nebius AI (DeepSeek, Llama, Qwen)
代理框架	Agno, Google ADK, CrewAI
向量存储	MongoDB Atlas, Couchbase
Web框架	Streamlit, FastAPI
数据获取	ScrapeGraph, Tavily, Exa
通知服务	Twilio, Slack, Linear

📦 安装指南

环境要求

• Python 3.8+
• MongoDB Atlas (支持向量搜索)
• Couchbase Server (向量搜索功能)
• 必要的API密钥 (Nebius, GitHub, Exa, Tavily等)

快速开始

1. 克隆仓库

git clone https://github.com/Arindam200/awesome-ai-apps.git
cd awesome-ai-apps

2. 安装依赖

pip install -r requirements.txt

3. 环境配置
   创建.env文件并配置API密钥：

NEBIUS_API_KEY=your_nebius_api_key
GITHUB_API_KEY=your_github_token
EXA_API_KEY=your_exa_api_key
TAVILY_API_KEY=your_tavily_api_key

4. 运行应用

streamlit run app.py

🎯 使用示例

候选人分析示例

from agno.agent import Agent
from agno.models.nebius import Nebius
from agno.tools.github import GithubTools

# 创建分析代理
analyzer_agent = Agent(
    model=Nebius(id="deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324"),
    tools=[GithubTools()],
    instructions="分析GitHub候选人资料并提供专业评估"
)

# 运行分析
response = analyzer_agent.run("分析用户john_doe的技术能力")

会议处理示例

from agno.workflow import Workflow
from agno.tools.linear import LinearTools
from agno.tools.slack import SlackTools

# 创建工作流
meeting_workflow = Workflow(
    steps=[
        {"name": "transcribe", "agent": transcription_agent},
        {"name": "create_tasks", "agent": task_agent},
        {"name": "notify", "agent": notification_agent}
    ]
)

# 执行会议处理
result = meeting_workflow.run(meeting_notes)

价格监控示例

from crewai import Agent, Task, Crew
from tools.custom_tools import DecisionTool, NotifyTool

# 创建监控代理
monitor_agent = Agent(
    role="价格监控专家",
    goal="检测产品价格变化并发送警报",
    tools=[DecisionTool(), NotifyTool()],
    verbose=True
)

# 设置监控任务
monitor_task = Task(
    description="监控产品价格变化",
    agent=monitor_agent,
    expected_output="价格变化警报"
)

🏗️ 核心代码结构

代理系统架构

class MultiAgentSystem:
    """多代理系统协调器"""
    
    def __init__(self):
        self.agents = {
            'analyzer': CandidateAnalyzerAgent(),
            'researcher': ResearchAgent(),
            'reporter': ReportGeneratorAgent()
        }
        self.workflow = SequentialWorkflow()
    
    async def process_request(self, request):
        """处理请求并通过工作流协调代理"""
        results = {}
        for agent_name in self.workflow.get_sequence():
            agent = self.agents[agent_name]
            results[agent_name] = await agent.process(request)
        return results

向量搜索实现

class VectorSearchManager:
    """向量搜索管理器"""
    
    def __init__(self, vector_store):
        self.vector_store = vector_store
        self.index_name = "conferences-talks-index"
    
    async def search_similar(self, query, top_k=5):
        """搜索相似内容"""
        query_embedding = await self._generate_embedding(query)
        results = await self.vector_store.search(
            query_embedding=query_embedding,
            top_k=top_k,
            index_name=self.index_name
        )
        return self._format_results(results)
    
    async def _generate_embedding(self, text):
        """生成文本嵌入"""
        response = self.embedding_model.embed(text)
        return response.embeddings[0]

实时研究协调器

class ResearchOrchestrator:
    """研究协调器"""
    
    def __init__(self):
        self.exa_client = Exa(api_key=os.getenv("EXA_API_KEY"))
        self.tavily_client = TavilyClient(api_key=os.getenv("TAVILY_API_KEY"))
    
    async def run_parallel_research(self, topic):
        """并行运行多源研究"""
        with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor() as executor:
            exa_future = executor.submit(self._exa_search, topic)
            tavily_future = executor.submit(self._tavily_search, topic)
            
            exa_results = exa_future.result()
            tavily_results = tavily_future.result()
        
        return self._synthesize_results(exa_results, tavily_results)
    
    def _exa_search(self, topic):
        """Exa搜索"""
        return self.exa_client.search_and_contents(
            query=f"最新发展关于{topic}",
            num_results=5,
            text=True
        )

🔧 配置说明

每个应用都有详细的配置要求，主要包含：

1. API密钥配置：Nebius、GitHub、Exa、Tavily等服务的API密钥
2. 数据库连接：MongoDB Atlas或Couchbase连接字符串
3. 模型设置：选择的AI模型和参数配置
4. 工具配置：各种工具和服务的集成设置

📈 性能特点

• 并行处理: 支持高并发请求处理
• 智能缓存: 实现高效的响应缓存机制
• 错误处理: 完善的错误处理和重试逻辑
• 可扩展性: 模块化设计便于功能扩展

这个项目集合展示了如何利用现代AI技术和框架构建实用的应用程序，为开发者提供了丰富的示例和最佳实践。
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