上一篇，我们介绍了通过腾讯的智能编程助手开发了一款微信小程序，动态获取过去一个月新出现的最热门开源工具。
初版虽然很快就搭建出来了，奈何bug不少，又经过数小时的不断调教，功能总算基本正常了。
项目的Readme介绍文档：
以下就是上一个月最受欢迎的几个开源项目，我们也一起了解下，现在最受关注的项目都是哪些？
1. bytedance/deer-flow
字节跳动的深度研究框架，基于LangChain/LangGraph构建多智能体（Multi-Agent）系统，支持复杂任务如自动生成研究报告、PPT及双人播客（借助火山引擎TTS）。其创新点包括：
- Replay模式：可视化多轮Agent协作流程，便于调试与学习。
- 人机协同：用户可通过自然语言实时修改AI生成内容，动态调整研究方向和细节。
- 高效架构：通过"Handoffs"机制减少Token消耗，优化任务执行流程。
适用场景：自动化内容生成、学术研究助手。需Python 3.12+和Node.js 22+环境部署。
总之，把AI打造成一个小团队，协作完成一些复杂任务。而且随时插手实时改变它的工作方向，不至于看AI在错误的方向上一路狂奔！
GitHub：https://github.com/bytedance/deer-flow
2. agentcodee/cursor-free-everyday
破解Cursor Pro版限制的工具，解决官方14天试用期后的功能封锁问题（如GPT-4调用次数限制）。特点包括：
- 自动账号管理：一键获取临时账号，绕过设备绑定限制。
- 全平台支持：兼容Windows/macOS/Linux，提供图形化激活程序。
- 免费开源：社区驱动，持续更新适配新版本。
一句话：绕过Cursor IDE的14天试用限制，白嫖GPT-4写代码。
GitHub：https://github.com/agentcodee/cursor-free-everyday
3. ngxson/smolvlm-realtime-webcam
基于轻量视觉模型SmolVLM（20亿参数）的实时摄像头处理工具，专为边缘计算设计。核心优势：
- 低资源需求：预加载模型+多线程优化，低配设备可流畅运行。
- 即插即用：提供Python/Node.js脚手架，快速实现物体识别、人流统计等功能。
- 端侧适配：图像Token压缩率提升9倍，推理速度较同类模型快3-16倍。
用2B参数小模型就可以在普通电脑跑实时图像识别。
GitHub：https://github.com/ngxson/smolvlm-realtime-webcam
4. enescingoz/awesome-n8n-templates（生态项目）
n8n自动化工具的模板库，提供开箱即用的工作流示例（如滴答清单同步Notion）。技术亮点：
- 事件驱动架构：通过HTTP节点、Shell脚本节点灵活集成第三方API。
- 低成本自托管：支持Docker部署，替代Zapier等高成本方案。
- 扩展性：可结合OpenAI API增强自动化逻辑（如邮件自动分类）。
n8n是智能工作流的主流方案，这个库其实就是提供大量抄作业模板
GitHub：https://github.com/enescingoz/awesome-n8n-templates
5. ag-ui-protocol/ag-ui
AI Agent与前端交互协议，标准化多智能体协作的通信流程。核心特性：
- 事件驱动：定义16种标准事件（如状态同步、流式消息），支持SSE/WebSocket传输。
- 框架兼容：无缝接入LangGraph、CrewAI等Agent框架。
- 安全路由：通过Secure Proxy中间件保障通信安全。
通过这个库，规范化了AI和前端界面的交互标准，突破长时间等待AI出结果以及在任务执行中随时干预的优点。
GitHub：https://github.com/ag-ui-protocol/ag-ui