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LLM Apps

Source: https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps at 4bf51ab704fb
License: Apache-2.0
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This edition is an AI-assisted translation.

Plus de 100 agents IA, compétences d’agent et applications RAG open source. Réalisés à la main, testés de bout en bout, sous licence Apache-2.0.

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À la une sur Trendshift : dépôt numéro 1 du jour
Project Graveyard : un agent qui autopsie vos projets personnels abandonnés Project Graveyard Insurance Claim Live Agent Team : déclarations vocales réglées en temps réel Insurance Claim Live Agent Team AI Fraud Investigation Agent : recoupement des archives publiques AI Fraud Investigation Agent
Self-Improving Agent Skills : des compétences qui se réécrivent selon les évaluations Self-Improving Agent Skills AI Home Renovation Agent : photo en entrée, rénovation photoréaliste en sortie AI Home Renovation Agent Always-on HN Briefing Agent : il lit Hacker News pendant votre sommeil Always-on HN Briefing Agent
Programmes communautaires TinyFish : rejoignez les programmes Étudiants et Ambassadeurs
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Offrez une nouvelle compétence à votre agent de programmation en 10 secondes :

Fenêtre de terminal
npx skills add https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps/tree/main/agent_skills/project-graveyard

Puis demandez-lui : « Pourquoi est-ce que je ne termine jamais mes projets personnels ? »

Ou clonez et lancez n’importe quel agent en 30 secondes :

Fenêtre de terminal
git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git
cd awesome-llm-apps/starter_ai_agents/ai_travel_agent
pip install -r requirements.txt
streamlit run travel_agent.py

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  • ⚰️ Project Graveyard - Repère tous les projets personnels abandonnés, explique leur échec et aide à terminer celui qui mérite d’être repris
  • 👁️ First Reader - Simule de vrais lecteurs parcourant votre brouillon et indique quand ils perdent intérêt, s’arrêtent et ce qu’ils retiennent, sans réécrire un mot
  • 🔭 Scope Creep Detector - Vérifie si un diff dépasse son objectif annoncé et conseille quoi garder, séparer ou justifier
  • 🏺 Commit Archaeologist - Reconstitue la raison d’être d’un fichier ou d’une zone de code à partir du commit initial, des modifications ultérieures et des indices d’intention
  • 🩺 Dependency Doctor - Vérifie les dépendances : références à la bibliothèque standard, rétroportages obsolètes, versions non épinglées, contraintes dupliquées et versions retirées
  • 🧠 Advisor Orchestrator Worker - Boucle méta avec Claude Fable 5.1 comme conseiller, GPT-6 Astra comme orchestrateur et Gemini 3.8 Flash comme exécutant
  • 🎙️ Thinking Out Loud - Transforme un monologue vocal en bref lisible, en isolant les suppositions du modèle et en signalant vos revirements
  • ♾️ Self-Improving Agent Skills - Optimise automatiquement les compétences d’agent avec Gemini et ADK

Des agents à fichier unique qui fonctionnent avec une simple clé API : un excellent point de départ.

Des agents de qualité production dotés d’outils, de mémoire et de raisonnement en plusieurs étapes.

Des agents en arrière-plan lancés selon un calendrier ou des événements, qui suivent le contexte, déterminent les priorités et fournissent des mises à jour, des artefacts ou des actions.

Plusieurs agents collaborent pour accomplir des tâches complexes et transversales.

Des agents qui reçoivent et produisent de la parole via des API vocales en temps réel.

🖼️ Interfaces génératives et frontends agentiques

Section intitulée « 🖼️ Interfaces génératives et frontends agentiques »

Des agents qui affichent des éléments d’interface interactifs, pas seulement du texte : formulaires, cartes, graphiques et plans modifiables.

Des agents qui jouent de bout en bout : raisonnement, stratégie et action.

Des agents connectés aux outils et données externes via le Model Context Protocol.

📀 RAG (génération augmentée par récupération)

Section intitulée « 📀 RAG (génération augmentée par récupération) »

Des pipelines de récupération, des chaînes simples aux systèmes agentiques et multi-sources.

De petits outils qui intègrent l’IA à la navigation quotidienne.

Des agents et chatbots qui mémorisent les conversations et l’état utilisateur entre les sessions.

Transformez n’importe quelle source de données en interface de chat.

Réduisez l’usage des jetons, la taille du contexte et les coûts API sans perdre en qualité.

Des recettes complètes d’ajustement fin pour les modèles open source.

🧑‍🏫 Cours accélérés sur les frameworks d’agents IA

Section intitulée « 🧑‍🏫 Cours accélérés sur les frameworks d’agents IA »

Des tutoriels approfondis sur les principaux frameworks d’agents.

  • Google ADK Crash Course - Agent de départ, sorties structurées, outils intégrés, fonctionnels, tiers et MCP, mémoire, rappels, plugins et modèles multi-agents. Indépendant du modèle.
  • OpenAI Agents SDK Crash Course - Agent de départ, appels de fonctions, sorties structurées, outils, mémoire, évaluation, transferts, orchestration en essaim et logique de routage

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