CUA
开源计算机使用代理(CUA)基础设施,16K+ stars。支持训练和评估能控制完整桌面(macOS、Linux、Windows)的 AI Agent,提供沙箱、SDK 和基准测试,是 Computer-Use Agent 领域的标准基础设施
🎯适用场景:AI Agent 桌面控制训练、Computer-Use 基准评测、自动化桌面操作
📊 仓库数据
📈 上次抓取以来 ↑+5 ⭐
✅ 优点
- •覆盖三大桌面平台
- •提供完整训练和评估基建
- •沙箱安全隔离
- •开源免费
⚠️ 限制
- •训练需要大量数据
- •实际 Agent 效果依赖模型能力
- •跨平台配置复杂
🔗 相关工具
AutoGPT
开源⭐ 184k↓1github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
最早的自主 AI Agent 项目之一,183K+ stars,允许 GPT-4 自主执行任务(浏览网页、写文件、运行代码),开创性探索 AI Agent 自主能力边界
🎯 自主任务探索、AI Agent 能力研究、简单自动化
Hermes Agent
开源⭐ 159k↑+331github.com/NousResearch/hermes-agent
NousResearch 出品的可成长型 AI Agent 平台,115K+ stars(2026-04-25),周增 19,019 stars,累计 115,534 星,是 GitHub 历史上增速最快的 AI Agent 项目。核心理念是「Agent 与你一起成长」——通过偏好学习、上下文记忆和技能协作,Agent 在交互中变得越来越懂你。不同于纯自动进化,hermes-agent 采用人机协作模式,降低使用门槛的同时保证进化方向符合用户意图。
🎯 个人 AI 助手、长期交互优化、跨会话知识沉淀
Karpathy autoresearch
开源⭐ 82k↑+99github.com/karpathy/autoresearch
Andrej Karpathy 开源的自主科研框架,让 AI Agent 自主运行 ML 研究实验。基于 nanochat 单 GPU 训练框架,Agent 自主修改训练代码、短时验证、保留有效改动。发布即登顶 GitHub Trending,76K+ stars。研究者只需写 program.md 描述研究方向,Agent 自主完成实验循环
🎯 ML 研究自动化、超参数探索、模型架构搜索、低成本 AI 实验
LobeHub Operator
开源⭐ 77k↑+23github.com/lobehub/lobehub
LobeHub 新一代 Agent 运营平台——Chief Agent Operator。将 Agent 组织成 7×24 小时运营团队,支持雇佣、调度和报告整个 AI 团队的运营状态。77K+ stars,是 LobeChat 之后的战略级产品
🎯 AI Agent 团队运营管理、多 Agent 协同调度、7×24 自动化运营
Deer Flow
开源⭐ 69k↑+31github.com/bytedance/deer-flow
字节跳动长程 Agent 框架,62,901+ stars。由字节跳动开源的 AI Agent 框架,支持复杂任务的自主规划和长程执行,内置 Web 搜索、代码执行、多轮推理等能力
🎯 复杂任务自动化、AI Agent 开发、长程推理场景
MetaGPT
开源⭐ 68k↑+8github.com/FoundationAgents/MetaGPT
多 Agent 软件开发框架,67,270+ stars。首个 AI 软件公司概念——将产品经理、架构师、工程师、QA 等角色赋予不同 Agent,协作完成从需求到代码的全流程,是 AI 自主软件开发的标杆项目
🎯 小型软件项目自动生成、多 Agent 协作研究、AI 辅助开发原型