Hugging Face AI Agents 课程开源项目 – 免费AI代理课程

Hugging Face 推出的免费 AI Agents 课程，从基础入门到掌握如何使用和构建 AI 代理。课程涵盖理论、实践及流行框架，适合具备基础 Python 知识和 LLM 基础概念的学习者。课程内容包括 AI 代理的概念、设计与应用，以及如何使用 smolagents、LangChain、LlamaIndex 等主流库。完成作业可获得 Hugging Face 认证证书。

Hugging Face AI Agents 课程的特点:

1. 理论 + 实践：学习 AI 代理的概念、设计与应用
2. 流行框架：掌握 smolagents、LangChain、LlamaIndex 等主流库
3. 支持使用 ChatGPT、Claude、DeepSeek 等模型 API
4. 官方认证：完成作业可获得 Hugging Face 认证证书
5. 高质量的课程内容
6. 系统化的AI代理培训
7. 实践与理论相结合
8. 支持多种AI技术
9. 5个单元系统学习，涵盖从基础到实战的完整路径
10. 提供免费课程资源，学习成本低
11. 开源项目，社区活跃，学习交流无障碍

Hugging Face AI Agents 课程的功能:

1. 学习 AI 代理的基础概念和设计方法
2. 掌握 smolagents、LangGraph、LlamaIndex 等框架的使用
3. 构建真实案例并完成最终作业
4. 通过基准测试了解自己的完成情况并获得官方认证
5. 学习智能体的基础知识
6. 使用不同框架构建智能体应用
7. 参与构建基准测试项目
8. 提升 Python 和 LLMs 知识
9. 学习AI代理的基本概念
10. 参与实践项目以提升技能
11. 与社区成员交流和分享经验
12. 参加在线课程，系统学习AI Agent的开发
13. 访问GitHub项目获取课程资源和代码示例
14. 参与社区讨论，与其他学习者交流经验

相关导航

All Atom Diffusion Transformers – 统一生成分子与材料的框架

All Atom Diffusion Transformers 是一个统一的框架，用于生成分子和材料，为化学和材料科学领域带来革命性突破。它通过打破领域限制，实现了分子和材料的统一生成，并利用 Transformer 架构进行高效生成。该项目开源代码，促进了研究和创新。

MIMO开源项目 – 阿里开源的可控角色视频生成模型

MIMO是阿里开源的可控角色视频生成模型，支持通过一张图片生成虚拟角色动画视频。该项目不仅能够根据用户提供的简单输入（如角色、动作和场景）合成逼真的角色视频，还能在统一框架中实现任意角色的高级可扩展性、对新颖3D动作的通用性以及对交互式现实场景的适用性。项目地址、论文和在线演示均已公开，用户可以通过GitHub获取代码并尝试使用。

Zephyr开源项目 – 基于JAX的声明式神经网络库

Zephyr是一个基于JAX的声明式神经网络库，旨在简化神经网络的设计、创建和操作。它特别适合那些希望快速实现机器学习想法的开发者，提供了高效且易于使用的工具，使得构建和操作神经网络变得更加简单快捷。Zephyr不仅易于扩展，还能在JAX的基础上进行高级神经网络操作，是研究和开发新机器学习算法的理想选择。

thulib-latex-talk开源项目 – 清华大学的LaTeX入门教学

清华大学的LaTex入门教学ppt，介绍如何使用LATEX排版论文。该项目旨在帮助初学者掌握LaTeX排版技巧，提供详细的示例和实用的指导，适合希望提升论文排版能力的学生。

This Is Your Doge, If It Please You: Exploring Deception and Robustness in Mixture of LLMs开源 – 提升多代理LLM系统鲁棒性

该项目研究多代理大型语言模型（MoA）架构在面对欺骗性代理时的脆弱性，并提出了多种无监督防御机制（如“Dropout & Cluster”和“Cluster & Filter”）以恢复性能损失。研究通过基准测试（如AlpacaEval 2.0和QuALITY）评估了欺骗性代理对系统的影响，并分析了欺骗性代理类型、数量、聚合器模型强度等因素。项目旨在提高多代理LLM系统的鲁棒性和安全性，适用于需要高可靠性的应用场景。

OpenVideo开源项目 – 文本到视频生成的开源项目

OpenVideo是一个专注于文本到视频生成领域的开源项目，旨在为AI研究者提供高质量、多样化的视频数据集。该项目不仅提供了超过106k+的720p视频片段，还支持多平台数据下载，包括ModelScope和HuggingFace。此外，OpenVideo还提供完整的数据收集、清洗和标注工具，帮助研究者更高效地进行视频数据处理和分析。

WechatFerry开源项目 – 强大的微信机器人开发框架

WechatFerry是一个开源的微信机器人底层框架，支持创建和维护微信机器人，提供灵活的API和模块化设计，便于开发者快速搭建和扩展。它提供消息监听、发送、群聊操作等一站式解决方案，具备强大的处理能力和稳定性，确保系统高效可靠。

OmniSealBench开源项目 – 神经网络水印基准测试平台

OmniSealBench 是一个为神经网络水印技术提供全面基准测试的平台。它集成了多种数据集和评估指标，支持快速生成和检测水印，旨在精准衡量水印性能并显著提高效率。

mast3r-slam开源项目 – 实时密集SLAM与3D重建工具

mast3r-slam是一个基于Rerun的MASt3R-SLAM实现，旨在简化实时密集SLAM与3D重建的过程。通过使用Rerun进行可视化，用户可以直观地查看SLAM结果。项目通过Pixi简化了安装过程，用户可以在10分钟内完成复杂依赖的安装。此外，mast3r-slam支持NVIDIA GPU加速，显著提升了性能。

D²-MoE开源项目 – 高效压缩MoE大模型

D²-MoE是一种专为基于Mixture of Experts（MoE）的大型语言模型（LLM）设计的高效压缩方案。通过其独特的Delta Decompression技术，该方案能够在无需额外训练的情况下显著减少模型参数，同时保持模型的性能。D²-MoE支持多种模型架构，如Mixtral和DeepSeek，具有广泛的适用性。

MachineLearning开源项目 – 常见机器学习算法实现代码

该项目提供了多种常见机器学习算法的实现代码，包括深度学习教程、PCA、kNN、逻辑回归、流形学习、SVM、GMM、决策树、K-Means、朴素贝叶斯等。

RAG-GPT开源项目 – 快速搭建智能客服的开源解决方案

RAG-GPT 是一个基于 Flask 框架的开源项目，利用大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术，快速搭建智能客服系统。项目支持多种知识库集成，包括网站、独立URL和本地文件，提供灵活配置和快速部署的能力。用户可以通过 Docker 或源代码部署，支持多种 LLM 模型（如 OpenAI、ZhipuAI、DeepSeek、Moonshot 等），并内置了管理控制台和聊天机器人前端，便于管理和测试。