# **精选5个GitHub热门AI开源项目，2025年不容错过！**
（*请替换为实际封面图，建议尺寸900×500像素*）
## 🌟 **引言**
大家好！今天为大家带来2025年7月GitHub上最值得关注的5个AI开源项目。这些项目涵盖了网页智能代理、视频生成编辑、轻量级语言模型、AI基础设施和自动化工具，无论你是开发者、研究者还是AI爱好者，都能在这里找到适合自己的工具。让我们一起来探索这些前沿技术吧！
## 📌 **目录**
1. [WebAgent：阿里巴巴网页智能代理](#1-webagent-阿里巴巴网页智能代理)
2. [VACE：阿里全能视频生成与编辑模型](#2-vace-阿里全能视频生成与编辑模型)
3. [SmolLM：Hugging Face轻量级语言模型](#3-smollm-hugging-face轻量级语言模型)
4. [Beta9：AI基础设施平台](#4-beta9-ai基础设施平台)
5. [MoneyPrinter V2：自动化在线赚钱工具](#5-moneyprinter-v2-自动化在线赚钱工具)
## 1. **WebAgent：阿里巴巴网页智能代理**
### 📚 **项目简介**
WebAgent是阿里巴巴通义实验室开发的网页智能代理框架，包含**WebWalker**和**WebDancer**两个核心组件，能够实现自主信息检索和复杂网页任务处理。该项目已被ACL 2025会议接收，展现了在网页遍历和多代理协作方面的领先地位。
### ✨ **核心功能**
– **WebWalker**：网页遍历基准测试框架，支持多代理信息检索
– **WebDancer**：基于ReAct框架的原生代理搜索推理模型
– **WebSailor**：复杂信息搜索任务处理，在BrowseComp等基准测试中达到开源SOTA水平
– 四阶段训练范式：浏览数据构建、轨迹采样、监督微调、强化学习
### 🚀 **技术亮点**
– 采用DUPO和DAPO高效训练方法优化性能
– 在GAIA数据集上达到**61.1%的Pass@3分数**
– 在WebWalker QA任务上实现**54.6%的准确率**
– 支持长周期任务执行和多步骤复杂推理
### 💡 **应用场景**
– 自动化网页信息提取与整合
– 智能搜索引擎增强
– 复杂数据收集与分析
– 学术研究与市场调研自动化
### 🔗 **项目链接**
👉 [GitHub仓库](https://github.com/Alibaba-NLP/WebAgent)
## 2. **VACE：阿里全能视频生成与编辑模型**
### 📚 **项目简介**
VACE（Video All-in-One Creation and Editing）是阿里巴巴通义视觉实验室开发的全能视频生成与编辑模型，支持文本到视频、图像参考生成、视频编辑等多种任务，通过统一框架实现多任务自由组合。
### ✨ **核心功能**
– **文本到视频（T2V）**：仅通过文字描述生成动态视频
– **参考到视频（R2V）**：基于图片或视频片段生成内容
– **视频到视频编辑（V2V）**：全视频风格调整与转换
– **掩码视频到视频编辑（MV2V）**：局部修复和帧扩展
– **任务组合**：支持多种基础功能的灵活组合，实现复杂创作
### 🚀 **技术亮点**
– **视频条件单元（VCU）**：统一多模态输入接口，整合文本、图像、视频和掩码
– **上下文适配器架构**：动态调整生成策略，优化不同任务表现
– **概念解耦策略**：自动分离视频中的角色、背景和动作元素
– 提供**1.3B**（消费级显卡支持）和**14B**（专业级）两个版本
### ⚙️ **安装步骤**
“`bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/ali-vilab/VACE.git && cd VACE
# 安装PyTorch
pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 –index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
# 安装Wan2.1基础模型支持
pip install wan@git+https://github.com/Wan-Video/Wan2.1
# 下载模型到models目录
# (从HuggingFace或ModelScope下载对应模型)
“`
### 💻 **使用示例**
“`bash
# 视频风格转换示例
python vace/vace_pipeline.py –base wan –task style_transfer \
–video input.mp4 –prompt “documentary style, African savanna”
# 局部编辑示例（指定 bounding box）
python vace/vace_pipeline.py –base wan –task inpainting –mode bbox \
–bbox 50,50,550,700 –video input.mp4 –prompt “replace with a lion wearing sunglasses”
“`
### 🔗 **项目链接**
👉 [GitHub仓库](https://github.com/ali-vilab/VACE)
## 3. **SmolLM：Hugging Face轻量级语言模型**
### 📚 **项目简介**
SmolLM系列是Hugging Face开发的轻量级AI模型家族，专注于在保持高性能的同时实现设备端高效运行，包括语言模型（SmolLM2）和视觉语言模型（SmolVLM）。
### 📊 **参数规格**
– **SmolLM2-135M**：超轻量级模型，适用于基本文本任务
– **SmolLM2-360M**：平衡型模型，适合通用场景
– **SmolLM2-1.7B**：功能最全面的语言模型版本
– **SmolVLM**：多模态模型，同时处理图像和文本任务
### 💻 **使用示例**
**文本生成：**
“`python
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
checkpoint = “huggingface-tb/smollm2-1.7b-instruct”
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(checkpoint)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(checkpoint)
messages = [{“role”: “user”, “content”: “写一篇关于’开源AI研究益处’的100字文章”}]
input_text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False)
inputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors=”pt”)
outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=100)
print(tokenizer.decode(outputs[0]))
“`
**视觉问答：**
“`python
from transformers import AutoProcessor, AutoModelForVision2Seq
processor = AutoProcessor.from_pretrained(“huggingface-tb/smol-vlm-instruct”)
model = AutoModelForVision2Seq.from_pretrained(“huggingface-tb/smol-vlm-instruct”)
messages = [
{
“role”: “user”,
“content”: [
{“type”: “image”},
{“type”: “text”, “text”: “这张图片里有什么？”}
]
}
]
# 处理图像和文本输入并生成回答…
“`
### 🚀 **技术亮点**
– 在设备上高效运行，适合边缘计算场景
– 性能超越同类小模型（如Llama 3.2 3B和Qwen2.5 3B）
– 支持双模式推理功能，处理多模态任务
– 基于高质量数据集Cosmo-Corpus训练
### 🔗 **项目链接**
👉 [GitHub仓库](https://github.com/huggingface/smollm)
## 4. **Beta9：AI基础设施平台**
### 📚 **项目简介**
Beta9是Beam团队开发的AI基础设施平台，专为Python设计，提供秒级容器启动、自动缩放到零、GPU支持和热重载等特性，使AI应用部署像编写Python脚本一样简单。
### ✨ **核心功能**
– **服务器less GPU工作负载**：无需管理基础设施
– **自动扩缩容**：从零扩展到数千GPU，按需付费
– **多环境支持**：云端和本地GPU无缝切换
– **分布式存储**：边缘节点高效读取大文件
– **安全通信**：端到端加密和WireGuard支持
### ⚙️ **安装步骤**
“`bash
# 安装Beta9 CLI
pip install beta9-cli
# 或从源码安装
git clone https://github.com/beam-cloud/beta9.git && cd beta9
pip install -e .
“`
### 💻 **使用示例**
**创建GPU端点**：
“`python
from beta9 import endpoint
# 在远程A100-40 GPU上运行
@endpoint(cpu=1, memory=128, gpu=”a100-40″)
def square(i: int) -> int:
return i **2
# 部署命令
# beta9 deploy app.py:square –name inference
“`
**调用端点**：
“`bash
curl -X POST ‘https://inference.beam.cloud/v1’ \
-H ‘Authorization: Bearer [your_auth_token]’ \
-H ‘Content-Type: application/json’ \
-d ‘{“i”: 4}’
“`
### 💡 **使用场景**
– AI模型推理服务部署
– 大规模机器学习训练
– 实时数据处理管道
– 开发环境快速搭建
### 🔗 **项目链接**
👉 [GitHub仓库](https://github.com/beam-cloud/beta9)
## 5. **MoneyPrinter V2：自动化在线赚钱工具**
### 📚 **项目简介**
MoneyPrinter V2是一个开源自动化工具集，旨在实现多种在线赚钱方式的自动化，包括社交媒体营销、内容生成和联盟营销等，提供模块化架构和灵活配置选项。
### ✨ **核心功能**
– **Twitter机器人**：自动化推文发布、回复和点赞
– **YouTube Shorts生成器**：批量创建和上传短视频
– **联盟营销**：Amazon产品推广自动化
– **本地企业搜索与冷外联**：自动寻找潜在客户并发送推广信息
– **定时任务调度**：基于CRON表达式的任务自动化
### ⚙️ **安装步骤**
“`bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/FujiwaraChoki/MoneyPrinterV2.git && cd MoneyPrinterV2
# 复制配置文件并修改
cp config.example.json config.json
# 创建虚拟环境
python -m venv venv
# 激活虚拟环境 (Windows)
.\venv\Scripts\activate
# (或Unix系统)
source venv/bin/activate
#安装依赖
pip install -r requirements.txt
“`
### ⚠️ **注意事项**
– 项目仅供教育目的，使用时需遵守各平台服务条款
– 某些功能需额外安装Go语言环境
– 建议先在测试环境中验证功能，再应用到生产环境
### 🔗 **项目链接**
👉 [GitHub仓库](https://github.com/FujiwaraChoki/MoneyPrinterV2)
## 📝 **总结**
本文介绍的5个开源AI项目各具特色，覆盖了不同的应用领域：
| 项目名称 | 核心优势 | 适用人群 |
|—————-|——————————————-|————————–|
| **WebAgent** | 网页信息检索与自动化处理 | 数据分析师、研究员 |
| **VACE** | 视频生成与编辑一体化 | 内容创作者、设计师 |
| **SmolLM** | 轻量级模型，适合边缘计算 | 移动开发者、嵌入式工程师 |
| **Beta9** | 简化AI应用部署与GPU管理 | DevOps工程师、AI开发者 |
| **MoneyPrinter V2** | 自动化在线赚钱流程 | 创业者、自媒体运营者 |
这些项目均采用开源模式，提供了丰富的文档和示例，欢迎开发者贡献代码和反馈。随着AI技术的不断发展，这些工具将持续演进并拓展更多应用场景。
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