От RAG до мультиагентных систем: репозиторий с 50+ практическими AI-проектами

Это просто находка для тех, кто хочет писать код, а не читать очередные статьи про нейросети! Репозиторий Hands-On AI Engineering собрал больше 50 практических туториалов для сборки рабочих AI-систем. Никакой воды — только исходники, инструкции по запуску и реальные юзкейсы.

Внутри лежат готовые пайплайны для самых востребованных задач. Есть примеры создания мультиагентных систем, Agentic RAG, интеграции с MCP и работы с системами машинного зрения. Например, можно запустить агента-аналитика портфеля на базе DeepSeek или развернуть бота для автоматического ревью пулл-реквестов в GitHub с отправкой отчетов прямо в Telegram. Проекты используют актуальный стек: LangGraph, AG2, Mem0 и десятки разных моделей от закрытых API до открытых весов вроде Mistral и Gemma.

Каждая папка — это законченный проект, который можно брать за основу для собственных продуктов. Код написан с оглядкой на продакшен, поэтому архитектурные решения можно смело тащить в рабочие задачи. Отличная база, чтобы набить руку на интеграции современных языковых моделей с внешними инструментами, веб-скраперами и базами данных.