数据来源：OSS Insight | 生成时间：2026-03-16 06:04:26
No 1：msitarzewski/agency-agents
项目地址：https://github.com/msitarzewski/agency-agents
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总star：46222
项目介绍：一个完整的 AI 代理团队，包含 120+ 个专门的 AI 代理人格定义，涵盖 12 个部门。从前端 wizards 到 Reddit 社区 ninjas，从创意注入者到现实检查者，每个代理都是具有独特个性、专精流程和可验证交付成果的专业专家。灵感来自 Reddit 讨论，历经数月迭代打磨，可直接复制到 Claude Code 目录使用。
No 2：666ghj/MiroFish
项目地址：https://github.com/666ghj/MiroFish
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总star：26884
项目介绍：简洁通用的群体智能引擎，预测万物。基于多智能体技术的新一代 AI 预测引擎，通过提取现实世界的种子信息（如突发新闻、政策草案、金融信号），自动构建高保真的平行数字世界。在此空间内，成千上万个具备独立人格、长期记忆与行为逻辑的智能体进行自由交互与社会演化。决策者可在数字沙盘中预演未来，让每一个「如果」都能看见结果。
No 3：karpathy/autoresearch
项目地址：https://github.com/karpathy/autoresearch
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总star：36120
项目介绍：AI agents running research on single-GPU nanochat training automatically。由 Andrej Karpathy 创建的项目，赋予 AI 代理一个小型但真实的 LLM 训练环境，让它整晚自主实验。代理修改代码、训练 5 分钟、检查结果是否改善、保留或丢弃，然后重复。早上醒来时，你会看到实验日志和（hopefully）一个更好的模型。采用文件系统编程范式，不是修改 Python 文件，而是编辑 Markdown 文件来为 AI 代理提供上下文。
No 4：volcengine/OpenViking
项目地址：https://github.com/volcengine/OpenViking
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项目介绍：火山引擎开源的上下文数据库，专为 AI Agents（如 OpenClaw）设计。AI 时代数据丰富，但高质量上下文难求。OpenViking 摒弃传统 RAG 的碎片化向量存储模式，创新采用「文件系统范式」统一管理 Agent 所需的记忆、资源和技能。开发者可以像管理本地文件一样构建 Agent 大脑：分层上下文加载节省 Token、目录递归检索提升效果、可视化检索轨迹让上下文可观测、自动会话管理实现上下文自迭代。
No 5：lightpanda-io/browser
项目地址：https://github.com/lightpanda-io/browser
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项目介绍：专为 AI 和自动化从头编写的无头浏览器。不是 Chromium 分支，不是 WebKit 补丁，而是用 Zig 全新编写的浏览器。兼容 Puppeteer、Playwright、chromedp。通过 CDP 协议连接。内存占用比 Chrome 低 9 倍，执行速度快 11 倍，支持即时启动。提供 Linux x86_64 和 MacOS aarch64 的 nightly 构建，以及 Docker 镜像。