項目	GitHub 鏈接	開發組織	核心功能	應用領域	典型應用案例	活躍度
AutoGPT (176k?)	鏈接	Significant Gravitas 團隊	基于 GPT-4 的自主代理，能夠自動分解任務并生成多步提示循環執行，支持調用工具（如網絡搜索、文件操作等）。	自動化辦公、內容創作、市場調研等	如撰寫商業計劃、產品調研報告、生成博客或播客大綱等	最后更新于 2025 年 4 月，貢獻者眾多
LangChain (108k?)	鏈接	LangChain 團隊	LLM 應用開發框架，支持鏈式推理、多步任務規劃、工具調用和記憶增強。通過內置代理模塊，可編排多智能體協同工作。	泛用 AI 應用，如聊天機器人、自動問答、知識檢索、自動辦公等	構建研究助手、編碼助手等多智能體系統，例如規劃任務流程、檢索信息和評估結果的組合	持續活躍更新，企業和開發者社區廣泛采用
GPT-Engineer (54.2k?)	鏈接	Anton Osika	自動化代碼生成的 CLI 平臺，按提示分步構建完整代碼項目。支持“預提示（pre-prompts）”機制，使代理在不同項目間保留上下文記憶。	自動化編程、項目原型開發、代碼改進	根據用戶需求提示自動生成項目代碼并進行測試，如創建全棧應用、算法實現等	開源活躍項目，社區貢獻頻繁
AutoGen (44.8k?)	鏈接	Microsoft	多智能體編排框架，可創建自主或協作的 AI 代理應用。提供編程接口，用于協調多個智能體協同完成復雜任務或與人類協作。	企業級業務流程自動化、多智能體協作	例如利用多個代理自動化客戶服務流程、供應鏈調度等業務任務	定期更新（最近一周有提交），社區活躍
AgentGPT (34.1k?)	鏈接	reworkd 開發者	瀏覽器端自定義代理平臺，用戶設定目標后，代理自動規劃子任務、執行操作并迭代反饋學習。	目標導向型任務自動化，如信息檢索、內容生成、自動辦公	如設置“制定市場分析報告”目標，AgentGPT 自動分解并執行任務直至完成	項目持續迭代更新，用戶社區活躍
CrewAI (31.9k?)	鏈接	CrewAI Inc.	輕量級 Python 多智能體框架，通過“Crew”（代理組）和“Flows”（事件流）機制，實現自主代理的編排與低級控制。	企業級自動化、多角色工作流	多個智能體協作完成如數據收集、分析、報告生成等復雜業務流程	項目活躍，擁有大量開發者和企業用戶
LangGraph (13k?)	鏈接	LangChain 團隊	圖結構編排框架，用于構建持久運行的智能體系統。支持持久化狀態、斷點續傳和長期記憶等特性。	長時間運行的任務自動化，如持續監控、自動化運維	例如構建持續提供業務報告的自動化系統，能夠記憶歷史狀態并從失敗中恢復	持續開發中，近期有更新
CAMEL (12.6k?)	鏈接	CAMEL 社區	多智能體研究框架，致力于探索大規模智能體系統的規律。支持不同類型的代理、任務和仿真環境構建。	多智能體協作仿真、AI 行為研究	例如在虛擬環境中模擬大規模群體行為，研究智能體協作與競爭	研究型項目，持續更新中
PR-Agent (7.9k?)	鏈接	Qodo AI	基于大模型的 GitHub PR 自動審查工具，為 Pull Request 提供 AI 驅動的反饋和建議。	軟件開發自動化、代碼評審	自動審查新提交的 PR，并生成詳細的改進建議和報告	項目活躍，2025 年有持續版本發布

上表列舉了截至2025年最受關注的9個開源AI代理項目（按GitHub星標排序）。

從功能上看，這些項目均強調自主任務執行和多步推理。AutoGPT 是經典的循環自我提示代理，側重自動化辦公和內容生成；

LangChain 則作為一個通用框架，將LLM封裝為可調用工具，支持復雜鏈式推理和多agent編排；

GPT-Engineer 專注自動化代碼生成并提供項目級記憶；

AutoGen 和 LangGraph 分別來自微軟LangChain團隊，前者支持多agent協作，后者以圖的形式編排長期狀態任務；

AgentGPT、CrewAI、CAMEL 等框架則專注于多agent協作與低代碼/無代碼場景。應用領域涵蓋從自動化辦公、搜索和數據分析，到自動化代碼審查（PR-Agent）等多個領域

。這些項目均保持高度活躍，不少項目在2024–2025年有最新發布或提交，貢獻者和用戶社區規模可觀。各項目在特定場景下各有優勢：例如CrewAI強調輕量快速的企業級多agent執行，AutoGPT更擅長處理開放式目標任務等。上述內容基于官方文檔與第三方分析來源綜合整理