2025年2月GitHub热门AI开源项目TOP 20
2025年2月GitHub热门AI开源项目TOP 20
一、引言
随着人工智能技术的快速发展，开源AI项目如雨后春笋般涌现。2025年2月的GitHub上涌现出了许多令人惊叹的AI开源项目，从大型语言模型到AI代理工具，从本地运行方案到企业级应用，无不展示着AI技术的蓬勃生机。
本文为您整理了2025年2月GitHub上最热门的20个AI开源项目，这些项目涵盖了AI助手、本地大模型运行、RAG系统、代码生成等多个领域。
二、热门AI开源项目排行榜
🥇 第一名：OpenChat
项目地址： https://github.com/openclaw/openclaw
星标数： 220,541 ⭐
项目描述： Your own personal AI assistant. Any OS. Any Platform. The lobster way. 🦞
主要特点：
- 跨平台的个人AI助手
- 支持任何操作系统
- 开源免费
技术栈： TypeScript
开源许可证： MIT License
🥈 第二名：AI工具系统提示词合集
项目地址： https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools
星标数： 119,417 ⭐
项目描述： 收集了各种AI工具的系统提示词，包括Augment Code、Claude Code、Cursor、Devin AI等热门工具的提示词。
主要内容：
- 多种AI工具的系统提示词
- 提示词工程参考
- AI工具使用技巧
🥉 第三名：Google Gemini CLI
项目地址： https://github.com/google-gemini/gemini-cli
星标数： 95,403 ⭐
项目描述： An open-source AI agent that brings the power of Gemini directly into your terminal.
主要功能：
- 将Gemini能力带入终端
- 开源AI代理工具
- 命令行交互
第四名：Awesome MCP Servers
项目地址： https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers
星标数： 81,401 ⭐
项目描述： A collection of MCP servers.
主要特点：
- MCP（Model Context Protocol）服务器集合
- 丰富的服务器实现
- 开发者必备资源
第五名：MinerU
项目地址： https://github.com/opendatalab/MinerU
星标数： 54,825 ⭐
项目描述： Transforms complex documents like PDFs into LLM-ready markdown/JSON for your Age.
核心功能：
- PDF文档转换为LLM可用的markdown/JSON格式
- 智能文档解析
- 保持原有格式
技术栈： Python
第六名：AI Hedge Fund
项目地址： https://github.com/virattt/ai-hedge-fund
星标数： 45,864 ⭐
项目描述： An AI Hedge Fund Team
项目亮点：
- AI驱动的量化交易团队
- 机器学习在金融领域的应用
- 开源的量化交易系统
第七名：Exo - 本地运行大模型
项目地址： https://github.com/exo-explore/exo
星标数： 41,728 ⭐
项目描述： Run frontier AI locally.
核心功能：
- 在本地设备上运行前沿AI模型
- 隐私保护
- 无需云端依赖
- 支持多种模型
技术栈： Python
开源许可证： Apache License 2.0
第八名：Cherry Studio
项目地址： https://github.com/CherryHQ/cherry-studio
星标数： 40,076 ⭐
项目描述： AI productivity studio with smart chat, autonomous agents, and 300+ assistants.
主要功能：
- 智能聊天
- 自主代理
- 300+助手
- 生产力工具集成
- 多助手支持
特点：
第九名：Awesome Cursor Rules
项目地址： https://github.com/PatrickJS/awesome-cursorrules
星标数： 37,986 ⭐
项目描述： Configuration files that enhance Cursor AI editor experience with custom rules.
主要内容：
- Cursor AI编辑器的自定义规则
- 提升开发效率
- 丰富的配置示例
第十名：BMAD Method
项目地址： https://github.com/bmad-code-org/BMAD-METHOD
星标数： 37,216 ⭐
项目描述： Breakthrough Method for Agile Ai Driven Development.
核心理念：
- 敏捷AI驱动开发方法
- 突破性开发模式
第十一名：UI/UX Pro Max Skill
项目地址： https://github.com/nextlevelbuilder/ui-ux-pro-max-skill
星标数： 33,724 ⭐
项目描述： An AI SKILL that provide design intelligence for building professional UI/UX multiple pages.
主要功能：
- AI驱动的UI/UX设计
- 专业多页面设计
- 设计智能化
第十二名：LangExtract
项目地址： https://github.com/google/langextract
星标数： 33,565 ⭐
项目描述： A Python library for extracting structured information from unstructured text using LLMs.
核心功能：
- 从非结构化文本中提取结构化信息
- 基于大语言模型
- Python库
技术栈： Python
所属机构： Google
第十三名：Oh My OpenCode
项目地址： https://github.com/code-yeongyu/oh-my-opencode
星标数： 33,400 ⭐
项目描述： the best agent harness
项目目标：
- 最佳的AI代理框架
- 开发者工具
第十四名：System Prompts Leaks
项目地址： https://github.com/asgeirtj/system_prompts_leaks
星标数： 32,705 ⭐
项目描述： Collection of extracted System Prompts from popular chatbots like ChatGPT, Claude, etc.
主要内容：
- 收集热门聊天机器人的系统提示词
- ChatGPT、Claude等
- 提示词研究参考
第十五名：PDFMathTranslate
项目地址： https://github.com/PDFMathTranslate/PDFMathTranslate
星标数： 31,861 ⭐
项目描述： [EMNLP 2025 Demo] PDF scientific paper translation with preserved formats - 基于 AI 的 PDF 科学论文翻译，保持格式。
核心功能：
- PDF学术论文翻译
- 保持原有格式
- EMNLP 2025演示论文
技术栈： Python
第十六名：Microsoft GraphRAG
项目地址： https://github.com/microsoft/graphrag
星标数： 31,034 ⭐
项目描述： A modular graph-based Retrieval-Augmented Generation (RAG) system.
核心特性：
- 基于图的RAG系统
- 模块化设计
- 企业级应用
- 微软官方出品
技术栈： Python
第十七名：Block Goose
项目地址： https://github.com/block/goose
星标数： 30,987 ⭐
项目描述： an open source, extensible AI agent that goes beyond code suggestions - install, configure, and extend.
主要功能：
- 开源可扩展的AI代理
- 超越代码建议
- 高度可定制
第十八名：Perplexica
项目地址： https://github.com/ItzCrazyKns/Perplexica
星标数： 29,045 ⭐
项目描述： Perplexica is an AI-powered answering engine.
核心功能：
- AI驱动的问答引擎
- 智能搜索
- 开源替代Perplexity
第十九名：llm.c
项目地址： https://github.com/karpathy/llm.c
星标数： 28,939 ⭐
项目描述： LLM training in simple, raw C/CUDA.
项目亮点：
- 纯C/CUDA实现的大语言模型训练
- 简化训练流程
- Andrej Karpathy出品
技术栈： C/CUDA
第二十名：LightRAG
项目地址： https://github.com/HKUDS/LightRAG
星标数： 28,555 ⭐
项目描述： [EMNLP2025] "LightRAG: Simple and Fast Retrieval-Augmented Generation".
核心特性：
- 简单快速的RAG系统
- EMNLP 2025论文
- 高效检索
所属机构： 香港大学
三、项目分类总结
📊 按类型分类
| 类别 | 项目数 | 代表项目 |
|---|---|---|
| AI助手/代理 | 5 | OpenChat, Gemini CLI, Goose |
| 本地运行 | 2 | Exo, llm.c |
| RAG系统 | 3 | GraphRAG, LightRAG, MinerU |
| 代码工具 | 3 | Cursor Rules, Awesome MCP |
| 提示词 | 3 | System Prompts, AI Tools |
| 文档处理 | 2 | MinerU, PDFMathTranslate |
| 金融量化 | 1 | AI Hedge Fund |
🏷️ 按编程语言分类
| 语言 | 项目数 |
|---|---|
| Python | 6+ |
| TypeScript | 2 |
| C/CUDA | 1 |
📈 趋势分析
1. AI代理持续火热：多个AI代理项目获得高星标 2. 本地运行受关注：Exo等项目解决了隐私和成本问题 3. RAG成为标配：GraphRAG、LightRAG等RAG项目表现亮眼 4. 提示词工程：系统提示词收集和分析成为热点
四、重点项目推荐
🔥 最值得关注的项目
#### 1. Exo - 本地运行大模型
Exo是一个革命性的项目，让您可以在本地设备上运行前沿AI模型。
# 安装Exo
pip install exo
# 运行模型
exo run "Llama-3-70B"
适用场景：
- 隐私敏感的应用
- 成本控制
- 离线使用
- 模块化设计
- 知识图谱集成
- 生产级稳定性
- 极简代码
- 高效训练
- 学习参考价值高
#### 2. Microsoft GraphRAG
微软官方的图基RAG系统，适合企业级应用。
特点：
#### 3. llm.c
Andrej Karpathy开发的纯C/CUDA LLM训练框架。
亮点：
五、结语
2025年2月的GitHub AI开源项目呈现出多元化发展的态势：
- AI助手和代理仍是主流方向
- 本地运行方案解决隐私和成本问题
- RAG系统持续演进
- 提示词工程受到越来越多关注
- ⭐ 持续更新、星标增长快的项目
- 🛠️ 与自己技术栈匹配的项目
- 📚 有完整文档和示例的项目
这些项目不仅展示了AI技术的最新进展，也为开发者提供了丰富的工具和参考。无论您是AI研究者、开发者还是爱好者，都可以在这些项目中找到有价值的资源。
建议关注：
参考链接：
- GitHub趋势榜：https://github.com/trending
- Awesome AI：https://github.com/owainlewis/awesome-artificial-intelligence
- [Ubuntu 22.04使用国内源安装Docker CE完整指南](https://www.cnbugs.com/post-6835.html)
- [OpenStack架构完全解析](https://www.cnbugs.com/post-6698.html)
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