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awesome-llm-apps

awesome-llm-appsは、Shubhamsabooが公開しているオープンソースのAIエージェントプロジェクトです(GitHub: Shubhamsaboo/awesome-llm-apps)。GitHubスターは140,633、フォークは20,663で、Apache-2.0ライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2026年9月30日です。

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

★ 140.6k スター⑂ 20.7k フォークApache-2.0更新 2026年9月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

GitHubスター
140,633
フォーク
20,663
ライセンス
Apache-2.0
GitHubでの最終更新
2026年9月30日
掲載タイプ
完全なインストールガイド
公式サイト
Official site
// 仕組み

仕組み

  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.

// 機能

選ばれる理由

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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// 自分で実行

自分で実行してみる

  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
// 活用例

作れるもの

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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// よくある質問

よくある質問

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.

// さらに探索

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