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awesome-llm-apps

awesome-llm-apps ist ein Open-Source-Projekt aus der Kategorie KI-Agenten von Shubhamsaboo (Shubhamsaboo/awesome-llm-apps auf GitHub). Es hat 140.633 Sterne auf GitHub und 20.663 Forks, wird unter der Lizenz Apache-2.0 veröffentlicht und wurde zuletzt am 30. September 2026 auf GitHub aktualisiert.

100+ AI Agents, Agent Skills and RAG Apps - Free and Open Source.

★ 140,6 Tsd. Sterne⑂ 20,7 Tsd. ForksApache-2.0aktualisiert Sep 2026
▦ Visual — das README dieses Projekts enthält keinen einbettbaren Screenshot,
darum hier ein Platzhalter. Die Anleitung unten ist trotzdem vollständig.
// projektdaten

Projektdaten

GitHub-Sterne
140.633
Forks
20.663
Lizenz
Apache-2.0
Zuletzt auf GitHub aktualisiert
30. September 2026
Kategorie
KI-Agenten
Eintragstyp
Vollständige Installationsanleitung
Offizielle Website
Official site
// so funktioniert es

So funktioniert es

  1. Define the job

    Research, coding, browsing, or ops — agents work best with a clear goal.

  2. Pick a framework

    From no-code builders to code-first SDKs, match complexity to the task.

  3. Give it tools

    Web search, code execution, and APIs are what make agents useful.

  4. Run and supervise

    Watch the trace, approve consequential actions, iterate.

// funktionen

Warum es so beliebt ist

Python ecosystem

Built on Python, so it plugs into the wider data and ML tooling ecosystem.

Self-hosted

Run agents on your infra with your keys.

Model agnostic

Swap frontier models as better ones appear.

Observability

Traces show exactly what the agent did and why.

Human in the loop

Approval gates for actions that matter.

Memory

Long-term memory across sessions, not goldfish chat.

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// selbst ausführen

Führe es selbst aus

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git
    cd awesome-llm-apps
  2. Step 2 — Check the README

    Every project documents its own setup; start with install requirements.

    cat README.md | head -60
  3. Step 3 — Run it

    Follow the project's launch command — Docker, pip, npm, or a binary release.

    # see README for the exact launch command
// anwendungsfälle

Was du damit bauen kannst

Readers working through the AI Agents shelf also stop at MMLU-Pro, the tougher, more robust successor to the MMLU benchmark. Readers working through the AI Agents shelf also stop at RAMPART, Safety testing for agents, right in pytest. The AI Agents shelf also holds AgentArk — a personal AI assistant that puts security first.

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// häufige fragen

Häufige Fragen

Who maintains awesome-llm-apps?

It is an open-source project at Shubhamsaboo/awesome-llm-apps with 20,663 forks. Check the repo's contributors and recent commits to see how active maintenance is.

Is awesome-llm-apps free for commercial use?

Apache 2.0 licensed — commercial use allowed with attribution.

Are agents reliable enough?

For bounded tasks with supervision, yes. Fully autonomous money-moves still need guardrails.

How do I keep them safe?

Sandboxing, approval gates, and least-privilege credentials.

Do I need to code?

Builders exist, but code-first frameworks go further.

// weiter entdecken

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