2025 年见证了大量旨在构建和优化人工智能代理的开源项目的涌现。GitHub 最新的“Octoverse”报告指出，目前已有超过 430 万个与人工智能相关的代码库（LLM 相关项目的数量同比增长了 178%）。在这种环境下，一些新的代码库因其能够帮助开发者创建自主工作流程、在本地集成高级模型以及简化人工智能开发而人气飙升——获得了数以万计的星标。

        让我们一起来看看 2025 年在 GitHub 上获得最多星标的十大人工智能开发项目，并探究它们为何能获得如此高的赞誉。

n8n (160k+ ★)

        n8n 是一个开源的工作流自动化平台，它将可视化无代码界面与代码灵活性相结合，如今还集成了原生人工智能功能。拥有超过 400 项集成，n8n 使技术团队能够构建强大的自动化流程，并保持完全的控制权。值得注意的是，n8n 引入了一种“原生人工智能”方法，允许用户将大型语言模型（例如通过 LangChain）纳入其工作流程中，以创建自定义的人工智能代理自动化流程。这种构建人工智能驱动的代理和多系统流程的能力——所有都在公平代码许可下自行托管——使 n8n 大受欢迎。在 2025 年，其在 GitHub 上的星标数超过了 15 万个。

Ollama (160k+ ★)

        Ollama是一款轻量级且可扩展的框架，可用于在您自己的硬件上本地运行和管理大型语言模型。在云计算 API 极为发达的当下，Ollama却另辟蹊径，能够轻松实现离线和私有化的语言模型部署。它作为一个一站式解决方案，可下载并服务模型（如 Llama 2、GPT-OSS 等），并提供在个人电脑或服务器上运行聊天或完成任务会话的简单命令。2025 年，OpenAI 的开放权重模型 GPT-OSS（其部分开源的 GPT）得以推出，Ollama与之合作，使得运行 GPT-OSS-20B 及更大版本变得极其容易。
        这引发了极大的关注——开发者们现在可以不用将数据发送给第三方，就能对先进的语言模型进行试验。Ollama专注于打造用户友好的本地推理功能（包括适用于 Mac/Windows 系统的桌面应用程序），这使其获得了超过 15 万个的星标。该项目因能让开发者使用本地模型构建人工智能代理而备受赞誉，这对于需要数据隐私、定制化或在隔离环境中运行的应用场景来说至关重要。

Langflow (140k+ ★)

        Langflow 是一款功能强大的低代码平台，用于设计和部署基于人工智能的代理以及增强检索功能的工作流程。可以将其视为用于大型语言模型应用的可视化构建工具：Langflow 提供了拖放式界面，用于构建提示、工具和数据源的链路（基于 LangChain 框架构建）。它支持所有主要的大型语言模型、向量数据库以及不断扩大的人工智能工具库。
        开发人员可以直观地安排多智能体之间的对话，管理内存和检索操作，然后将这些流程以 API 或独立应用程序的形式进行部署。这种易用性和灵活性使得 Langflow 在 GitHub 上获得了约 14 万个星标。通过将复杂的人工智能智能体流程的创建过程变得民主化（无需大量编码），Langflow 吸引了一支由数据科学家和工程师组成的活跃社区，他们希望开发和分享基于 LLM 的应用程序。

Dify (120k+ ★)

        Dify 是一个“适用于机构工作流程的生产级平台”，它提供了一个集建设、部署和管理人工智能应用程序于一体的综合工具链。该平台采用 TypeScript 语言编写，可作为创建各类应用的全面后端，涵盖从企业质量保证机器人到基于人工智能的表单以及定制助手等各类内容。它支持本地或云部署，并能与多种人工智能模型（如 OpenAI、开源语言模型等）进行集成。Dify 的工作流程构建器使开发人员能够定义使用工具的代理、设置检索增强生成（RAG）管道，并监控使用情况——所有这些操作都可以通过相对较少的编码来完成。截至 2025 年年底，该项目获得了超过 11.4 万个星标，这表明其得到了广泛的应用。
        开发人员称赞 Dify 能够简化从原型开发到实际应用的整个过程：它摒弃了冗余的基础架构，使团队能够专注于构建其人工智能代理的逻辑。简而言之，对于那些希望快速搭建类似 ChatGPT 的服务或基于代理的产品的人来说，Dify 填补了一个至关重要的空白，它提供了一个开源且可自行托管的框架。

DeepSeek-V3 (100k+ ★)

        DeepSeek-V3 在当时因其“表现最佳的开源模型”而备受关注，其基准测试结果可与前沿封闭模型相媲美。它本质上是一个开放式的大型语言模型（采用庞大的多头注意力机制架构），专为通用推理和智能体应用而优化。在实际应用中，DeepSeek-V3 使开发者能够以开放许可运行 GPT-4 类别的模型，为聊天机器人和自主智能体提供支持，而无需依赖专有 API。该项目团队引入了新颖的训练技术（如精简推理链和超长 128K 的上下文支持），在开源模型社区中树立了新的标准。
        到 2025 年年底，DeepSeek-V3 在 GitHub 上的星标数量已超过 10 万个，因为众多开发者纷纷涌向这个作为 GPT-4 的替代品的开放平台。它的流行程度凸显了社区对于能够自由使用、微调并整合到定制智能代理系统中的顶级人工智能模型的需求。

Google Gemini CLI (87k+ ★)

        Gemini CLI 是由谷歌发布的一款开源人工智能代理，它将 Gemini 多模态模型的强大功能直接引入开发者的终端。通过一个简单的 CLI 工具（npx 安装可用），开发人员可以在命令行中与 Gemini 模型进行交流或对其进行指令控制，将其集成到脚本中，或者在集成开发环境（IDE）中使用它。该工具有效地消除了访问谷歌前沿模型（与 GPT-4 相竞争）的障碍，因为它将 API 调用的复杂性抽象了出来。Gemini CLI 支持代码辅助、自然语言查询以及与谷歌云服务的集成——所有这些都通过文本命令来实现。
        到 2025 年秋季，它很快就获得了超过 8 万个五星评价，并且此后还在持续增长。其吸引力在于其即插即用的简便性：人工智能工程师可以在工作流程和应用程序中利用最先进的模型，而无需单独的用户界面，这使得 Gemini 的功能既便于实验又便于生产使用。

RAGFlow (70k+ ★)

        RAGFlow 是一个用于“检索增强生成”的开源引擎，它将前沿的 RAG 技术与智能体能力相结合，为大型语言模型构建了一个更优质的上下文层。简单来说，RAGFlow 帮助开发者构建能够搜索和分析外部知识（文档、数据库、API）并生成答案的 AI 应用程序——这对于企业聊天机器人、助手和数据分析代理来说是一项关键功能。它提供了一个端到端的框架：从文档摄取和向量索引到查询规划以及根据需要获取信息的工具使用智能体。
        RAGFlow 内置的自动化工具包使其不仅能够检索文本，还能调用其他工具或 API，从而成为构建基于知识的人工智能代理的强大平台。该项目迅速获得了社区的广泛采用（获得了约 7 万个星标），因为企业希望超越简单的示例并构建实际的生产系统。事实上，GitHub 的 2025 年 Octoverse 报告将 RAGFlow 评为增长最快的项目之一，这反映了对具备生产级功能的人工智能工作流程需求的激增。通过实现可靠的检索、引文跟踪和多步骤推理，RAGFlow 已成为许多高级问答系统和基于代理的应用程序的支柱。

GitHub Spec Kit (55k+ ★)

        GitHub 提供的“规范工具包”是一个工具集，它引入了一种名为“规范驱动开发”（SDD）的新范式——本质上是利用人工智能从结构化的规范中生成和维护代码。这个开源项目提供了一个命令行界面（specify）和工作流程，可与诸如 GitHub Copilot、Anthropic Claude 以及甚至 Gemini CLI 等工具配合使用。开发人员为一个功能编写通俗易懂的规范或正式规范，然后人工智能代理（通过规范工具包）会根据该规范帮助生成实现代码、测试计划等。规范工具包的代码库于 2025 年推出，很快就获得了超过 5 万个星标，因为它引起了那些希望在人工智能辅助编码中获得更多结构的软件工程师们的共鸣。
        通过将规范文档视为可执行的代码片段而非临时性的文档，Spec Kit 使团队能够以可控的方式利用人工智能编程助手。其受欢迎程度源于解决了一个实际的痛点：它为人工智能辅助编程带来了秩序，帮助开发人员避免“提示后祈祷”的混乱状态，将代理嵌入到可预测的开发流程中。这使得人工智能编程助手在大型项目中更具实用性。

Pathway (50k+ ★)

        Pathway 是一个用于处理流数据的 Python ETL（提取、转换、加载）框架，它将实时分析与 LLM（语言模型）管道以及 RAG（检索增强生成）技术相连接。虽然它并非传统意义上的“智能体”，但 Pathway 满足了人工智能智能体生态系统中的一个关键需求：将实时数据传输到和从生产中的 AI 模型中获取数据。它允许开发人员构建能够持续处理事件（来自数据库、消息队列等）、转换数据并即时将上下文传递给基于 LLM 的组件（如摘要或问答步骤）的管道。在内部，Pathway 使用由 Rust 驱动的引擎进行高性能的增量计算，这意味着它能够高效地处理批处理和流式工作负载。
        在 2025 年，随着企业开始部署必须对实时数据做出反应的人工智能代理（比如监控系统、实时客户支持机器人、动态仪表板等），Pathway 的方法获得了显著的推广效果。它获得了超过 5 万个星级评价，这表明数据工程师和机器学习工程师们都对其表现出浓厚的兴趣。通过为实时数据和人工智能提供一个统一的框架，Pathway 使得构建能够持续更新和反应迅速的人工智能系统变得更加容易——这是下一代智能应用所必需的一项关键能力。

Claude Code (46k+ ★)

        Claude Code是一款“存在于您终端中的代理式编码工具”——本质上，这是Anthropic针对 GitHub Copilot CLI 的解决方案。它将 Anthropic 的克劳德人工智能助手与您的本地开发流程相整合。安装完成后，Claude Code能够理解您整个代码库的上下文，并通过自然语言执行开发命令（例如“重构此函数”、“解释此文件”甚至“在此生成一个单元测试”）。它能自动化常规的编程任务，并能处理 git 操作，所有这些操作都是在对话引导下进行的。该工具于 2025 年中期推出，作为一款开源项目（采用宽松许可协议）迅速获得了关注，与封闭式产品形成互补。几个月内，它在 GitHub 上获得了数万个星标。
        这种热情源于其所展现出的全设备型人工智能编程助手的前景：开发者能够获得类似于人工智能对等编程者的体验，这种助手能够深入了解他们的项目，并能够自主对代码进行操作，而无需将数据发送至外部服务。Claude Code 就是这种具有自主能力的人工智能向核心开发工具领域发展的典型代表——它既能提高工作效率，又能让人类始终掌控全局。

结论

        2025 年这些开源存储库的兴起传递出一个明确的信息：人工智能代理不再只是试验性的产物——它们正变得至关重要。无论是 n8n 优化自动化、Langflow 简化协调，还是像 DeepSeek 和 Ollama 这样的平台实现本地高性能模型部署，每个项目都反映了社区对透明度、灵活性和可投入生产使用的工具日益增长的需求。从以开发者为中心的工作流程到前沿的代码协同工具，它们的共同点在于致力于让人工智能代理更易于构建——并且在扩展时更具强大性。
        当我们展望这些 GitHub 机构型的人工智能库之外的领域时，可以预见这些工具将会迅速发展，融入更多实时数据、直观的用户界面以及易于使用的开放模型。但如果您想领先一步，提前了解即将出现的新事物（而这些新事物在 GitHub 上尚未流行起来），那么有一个地方是您应该去的。
        不要仅仅关注人工智能的未来发展——在 2026 年的 ODSC 东区会议上亲身体验它吧。现在就购买门票，与那些正在开发最具影响力的未来人工智能工具（包括 GitHub Agentic AI 存储库）的开发者、研究人员和创始人建立联系。