NanGePlus

LangGraphChatBot. 使用LangGraph+DeepSeek-R1+FastAPI+Gradio实现一个带有记忆功能的流量包推荐智能客服web端用例,同时也支持gpt大模型、国产大模型(OneApi方式)、Ollama本地开源大模型、阿里通义千问大模型

GraphragTest. 提供了一种gpt大模型平替解决方案实现利用非gpt大模型去使用Graphrag，支持多类型大模型如本地大模型(Ollama)、阿里云通义千问、百度文心千帆、智谱ChatGML、讯飞星火认知、Ollama、Moonshot AI、Google Gemini等。示例代码使用阿里的通义千问大模型，其他大模型使用方式相同。

ReActAgentsTest. 此仓库存储我在YouTube频道和B站频道关于AI Agent相关分享，所有资源全部开源免费

CrewAITest. 使用CrewAI+FastAPI搭建多Agent协作应用并对外提供API服务，同时支持gpt、国产大模型、Ollama本地大模型。

RagLangChainTest. 在本项目中模拟健康档案私有知识库构建和检索全流程，通过一份代码实现了同时支持多种大模型（如OpenAI、阿里通义千问等）的RAG（检索增强生成）功能:(1)离线步骤:文档加载->文档切分->向量化->灌入向量数据库；在线步骤:获取用户问题->用户问题向量化->检索向量数据库->将检索结果和用户问题填入prompt模版->用最终的prompt调用LLM->由LLM生成回复

N8NWorkflowsTest. 本系列内容将带领大家从零基础理解 n8n 的定位和核心能力，依次完成环境准备、Docker 安装与本地/云端自托管部署、与飞书等主流平台的对接，掌握自动化工作流的基本原理（包括节点、凭证、数据流转等），并通过 RSS 采集、AI 摘要、飞书多维表格数据处理、智能推送等实际案例实现业务自动化闭环。全流程配套操作详解、可直接落地的工作流模板和常见问题排查经验，助力你快速搭建和维护属于自己的 n8n 自动化平台，并持续获取最新实战最佳实践和能力拓展内容。

LightRAGTest. LightRAG与GraphRAG在索引构建、检索测试中的耗时、模型请求次数、Token消耗金额、检索质量等方面进行对比

KagTest. KAG开源框架介绍及使用KAG实现知识增强生成应用(产品模式测试、开发者模式测试)，KAG是OpenSPG发布v0.5版本中推出的知识增强生成（KAG）的专业领域知识服务框架，旨在充分利用知识图谱和向量检索的优势，增强大型语言模型和知识图谱，以解决 RAG 挑战

PromptLangChainTest. 本项目主要介绍prompt工程相关用例。包括模拟智能推荐客服系统构建和问答、思维链、自洽性、思维树等相关进阶demo，旨在帮助大家理解prompt。通过一份代码实现了同时支持多种大模型（如OpenAI、阿里通义千问等）并使用FastAPI对应用进行API封装。

CrewAIFlowsFullStack. 本项目主要实现使用FastAPI后端框架+CrewAI实现AI Agent复杂工作流。代码实现CrewAI的Flows功能，并支持Flow运行中间结果进行持久化存储和查询(MySQL)，支持多Flow并行(Celery是一个强大的异步任务队列/作业队列库)。

AutoGenV04Test. AutoGen最新架构v0.4正式发布第一个稳定版本，v0.4是对AutoGen的一次从头开始的重写，目的是为构建Agent创建一个更健壮、可扩展、更易用的跨语言库，其应用接口采用分层架构设计，存在多套软件接口用以满足不同的场景需求 。

LLMsBasisDevelopment. 大模型应用技术开发入门系列

LangChain_V1_Test. 本系列内容将带领大家从零基础理解 LangChain V1.x 及其相关生态（包括 LangGraph、DeepAgents 等）在当前主流智能体（Agent）开发中的定位与核心能力。将依次完成基础环境准备、依赖安装、入门级 LLM 调用、Prompt 工程实战、Agent 类自动化流程构建、知识库（RAG）、向量检索、结构化/非结构化数据处理、多模态与插件集成等能力点。通过真实业务场景（如问答助手、内容摘要、API 组装等）的逐步拆解与落地案例，配合全流程源码讲解和操作演示，你将掌握 LangChain 最新 V1.x 体系下的核心开发范式，以及最佳工程实践和故障排查思路，最终能够独立搭建、升级和维护自己的智能体应用与工作流系统。

FineTuningLab. 本项目旨在提供一个微调酒店推荐垂直领域大模型并应用的完整闭环案例作为大家的参考案例。本项目使用的基础大模型为Qwen2.5-7B-Instruct。项目特色:完整的垂直应用案例闭环、项目源码剖析开源共享、详实的图文指导手册、手把手全流程实操演示视频

MCPTest. MCP功能测试,编写LLM(支持OpenAI接口风格的大模型)应用程序调用MCP。MCP(模型上下文协议)是Claude开源的一种开放协议，可实现LLM应用程序与外部数据源和工具之间的无缝集成。

GraphRAGTestV040. GraphRAG在2024.11.5发布 0.4.0新版本，引入增量更新索引和DRIFT图推理搜索查询，本项目对新增的两个新功能进行全面测试，并提供了一种支持多类型大模型使用GraphRAG解决方案，不仅支持GPT大模型，还支持本地大模型(Ollama)、阿里云通义千问、百度文心千帆、智谱ChatGML、讯飞星火认知、Ollama、Moonshot AI、Google Gemini等

AutoGenTest. 微软开源多Agent智能体协作框架AutoGen全新改版核心概念介绍及相关案例测试

MetaGPTTest. 开源多Agent智能体协作框架MetaGPT核心概念介绍及相关案例测试

RagWithMilvusTest. (1)使用低代码平台N8N实现对多个微信公众号文章进行自动采集并保存到本地文件 ; (2)使用主流的开源云原生向量数据库milvus将采集到的数据存储到知识库中并满足语义搜索、全文搜索及混合搜索; (3)将搜索功能封装为标准的MCP Server对外提供服务;(4)大模型(Agent)使用搜索MCP Server进行内容搜索

LangFlowTest. 实现使用开源的LangFlow框架，零代码实现大模型相关应用如流量包推荐智能客服、RAG应用等，并使用两种方式将创建的工作流集成到自己的项目中

HaystackTest. 在本项目中使用Haystack框架实现模拟健康档案私有知识库构建和检索全流程，通过一份代码实现了同时支持多种大模型（如OpenAI、阿里通义千问等）的RAG（检索增强生成）功能:(1)离线步骤:文档加载->文档切分->向量化->灌入向量数据库；在线步骤:获取用户问题->用户问题向量化->检索向量数据库->将检索结果和用户问题填入prompt模版->用最终的prompt调用LLM->由LLM生成回复

MCPServerTest. MCP Server测试系列

LLMTest. 为实现代码的高扩展性和兼容性，提出一套综合解决方案，支持多种大模型类型的无缝集成，包括GPT系列大模型、国内主流模型（如通义千问、智谱AI等），以及本地化部署的大模型（如qwen2.5）。

CrewAIFullstackTest. 本项目带大家搭建一个完整的AI应用全栈项目,Flask+Vue.js+CrewAI

WeaviateTest. Weaviate (we-vee-eight) 是一个开源的AI原生向量数据库,可同时存储对象和向量，这样就可以将向量搜索与结构化过滤结合使用。本次分享为大家提供一份使用指南，包括如何安装部署、国内如何配置使用embedding模型、数据写入和查询

PydanticAITest. PydanticAI开源框架，搭建基于PostgreSQL、MySQL的Text2SQL应用进行SQL语句生成，支持GPT大模型、国产大模型、开源本地大模型

CursorAICoding. Cursor 2.0 AI Coding 开发经验开源免费分享

CrewAIKnowledgeTest. CrewAI新版本支持使用Knowledge属性将txt、PDF、CSV、Excel、JSON等多种数据格式内容及多文件混合作为知识增强知识库提供给Crew中的Agent使用

CrewAIToolsTest. 本项目系列相关视频为大家测试CrewAI官方提供的Tools

BasicIntro. AGI基础系列相关介绍

DataAugmentationTest. 根据业务数据特性进行数据增强，使用的数据为开源的预定酒店场景下的酒店数据库。主要内容:基于原始的数据利用大模型进行数据增强。

OpenAIAgentsSDKTest. OpenAI 于 2025 年 3 月 11 日正式发布了开源的 OpenAI Agents SDK，这是一个专为构建智能代理（AI Agents）的轻量级且生产就绪的开发工具包。它是 OpenAI 此前实验性框架 Swarm 的升级版本，旨在帮助开发者更轻松地创建、编排和管理多代理系统

PromptsCollection. Prompts合集

SkillTutorial. 本系列按 认知 → 编写 → 实战 → 交付闭环 串起一条可走完的路径： 认知 建立 Skill 的定位与运行机制（01_什么是Skill）； 编写 系统讲清需求澄清、description、SKILL.md 结构、渐进式披露与避坑（02_如何高质量写出Skill）； 实战 用飞书 + Skill 搭建智能记账助手，覆盖图片/文本识别、校验与写入（03_一个实战Skill用例）； 交付 理清 Skill 包 vs API 两条主流路线与交付前检查清单（04_如何去交付Skill），并在 04_如何去交付Skill/交付Skill包指南.md 中以 OpenClaw 为例把「安装/注册 Skill 包」跑通闭环。

SwarmTest. OpenAI开源多Agent智能体协作框架Swarm核心概念介绍及相关案例测试

OpenClawTutorial. 会先帮助大家建立对 OpenClaw 自托管 Gateway 的整体认识，接着完成环境准备、安装部署、飞书接入，再用工作区 Markdown 固化人设与记忆，最后通过资讯简报、公众号采集、对话装 Skill 三个场景完成能力跑通。后续还会持续更新，让大家在能力跑通之后也能获得最新内容。