Hands-On-AI-Engineering

收录理由

这份仓库的价值在于它把动手实践落到了实处：收录的不是零散的代码片段，而是一整套可以运行的项目。从带自我批判机制的RAG流程，到OCR系统、多智能体研究助手和金融分析工具，再到PR审查器和每日新闻摘要这类小工具，每个项目都配有完整的设置说明和文档，拿来就能照着改。多数项目把LangGraph、Agno这类常见框架和具体的模型供应商配对，你在权衡技术选型时，很容易找到贴近自己场景的现成例子。对于刚接触应用AI的团队，或者习惯先把一个能跑通的基线拆开再重建的学习者，这是个很顺手的起点。把这里的项目当作可以扩展的脚手架就好，它们本身并不是可以直接部署的服务。