Awesome LLM Apps - 精选大型语言模型应用集合

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.git
cd awesome-llm-apps
pip install -r requirements.txt

运行示例（以PyGame可视化工具为例）

cd ai_agent_tutorials/ai_3dpygame_r1
streamlit run ai_3dpygame_r1.py

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)

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)

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
    }

项目优势

全面性：覆盖多种LLM应用场景和技术方案
实用性：提供可直接运行或参考的完整实现
模块化设计：组件可复用，便于集成到其他项目
详细文档：每个子项目都有明确的使用说明
持续更新：不断添加新的应用案例和技术方案

贡献与支持

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posted @ 2025-07-10 14:01 qife 阅读(9) 评论(0) 收藏举报

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