AI Agent实战 | 移动设备自动化 | AI工程资源 | 智能简历生成

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作者：微信文章
👋 本期导读： 随着AI技术日益成熟，本期精选聚焦于AI Agent的落地应用与工程实践。从手机AI Agent的自动化控制，到AI工程知识体系的构建，再到智能体设计模式的中文解读，以及一款优雅的AI驱动简历生成工具，希望能为你的AI探索之路提供灵感和趁手工具。Open-AutoGLM

🌟 15.0k🕒 2025-12-15🛠️ Python, LLM Agent

👤 作者/机构：zai-org

🔗 项目地址：

https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM

📖 项目概述： Open-AutoGLM是一个开源的手机Agent模型与框架，旨在通过AI“看见”和“理解”手机界面，实现对移动设备的自动化控制，从而普及AI原生手机的理念。
✨ 核心亮点

AI手机Agent：提供一整套可直接使用的手机Agent能力，包括训练好的核心模型和Phone Use能力框架。全自动部署：支持AI阅读部署文档并自动完成安装，推动AI友好型文档生态。数据隐私：强调技术开放，数据和隐私完全由使用方掌控。中文App支持：已覆盖50+高频中文App的Demo，开箱即用。

👨‍💻 个人点评： 手机Agent是AI落地的下一个重要战场，Open-AutoGLM提供了一个坚实的基础。其“AI读懂AI文档”的理念非常超前，值得所有开源项目学习。对于希望探索移动端AI自动化或构建AI原生应用的朋友，这绝对是不可错过的利器。

DroidRun

🌟 6.9k🕒 2025-12-15🛠️ Python, LLM Agent, Android/iOS

👤 作者/机构：droidrun

🔗 项目地址：

https://github.com/droidrun/droidrun

📖 项目概述： DroidRun是一个强大的框架，通过LLM Agent实现对Android和iOS设备的自然语言控制，从而自动化设备交互。
✨ 核心亮点

跨平台控制：通过LLM Agent实现对Android和iOS设备的自然语言控制。多LLM支持：支持OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama、DeepSeek等多种LLM提供商。复杂任务规划：具备复杂多步骤任务的规划能力，应对真实世界场景。UI测试自动化：可用于移动应用的自动化UI测试、创建引导工作流等多种用例。

👨‍💻 个人点评： DroidRun与Open-AutoGLM异曲同工，但更侧重于提供一个通用的移动设备自动化框架，并强调对多种LLM的支持。对于需要进行移动端自动化测试、数据抓取或构建自定义手机Agent的开发者来说，DroidRun提供了极大的灵活性和可扩展性。

AI Engineering Hub

🌟 23.1k🕒 2025-12-08🛠️ 📚 资源列表

👤 作者/机构：patchy631

🔗 项目地址：

https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub

📖 项目概述： AI Engineering Hub是一个综合性资源中心，提供关于LLMs、RAGs和真实世界AI Agent应用的深度教程、代码和项目示例。
✨ 核心亮点

教程深度：提供LLMs、RAGs和AI Agent应用的深度教程，覆盖核心概念。项目实战：包含93+生产就绪项目，覆盖初学者到高级的不同技能水平。社区贡献：鼓励社区贡献，共同提升内容质量和广度，打造共建生态。学习路径：为初学者、实践者和研究人员提供全面的AI工程学习路径。

👨‍💻 个人点评： AI工程化是当前AI落地的关键瓶颈，这个Hub恰逢其时。它不仅提供了丰富的理论知识，更有大量实战项目，对于想系统学习AI工程、提升项目落地能力的开发者来说，是一个宝藏级的资源列表。

Agentic Design Patterns CN

🌟 5.4k🕒 2025-12-01🛠️ 📚 资源列表

👤 作者/机构：ginobefun

🔗 项目地址：

https://github.com/ginobefun/agentic-design-patterns-cn

📖 项目概述： 这是Antonio Gulli所著《Agentic Design Patterns: A Hands-On Guide to Building Intelligent Systems》的中文翻译版，深入讲解现代AI系统中智能体设计的核心概念和实践方法。
✨ 核心亮点

双语对照：提供原书的完整中英文对照翻译，便于理解与学习。智能体设计：深入探讨AI Agent设计模式，涵盖核心概念与最佳实践。实践指南：包含原书所有代码示例链接，指导读者构建智能系统。持续更新：项目逐章翻译，确保内容的及时性和完整性。

👨‍💻 个人点评： 智能体设计模式是构建复杂AI应用的基础，这本中文翻译版极大地降低了国内开发者学习门槛。对于想系统学习AI Agent架构、提升AI系统设计能力的工程师和架构师来说，是不可多得的中文学习资料。

RenderCV

🌟 3.8k🕒 2025-11-07🛠️ Python, Typst, YAML

👤 作者/机构：rendercv

🔗 项目地址：

https://github.com/rendercv/rendercv

📖 项目概述： RenderCV是一个基于Typst的Python命令行工具，允许用户以源代码形式版本控制简历，专注于内容创作，并自动生成排版完美的PDF简历。
✨ 核心亮点

内容优先：用户只需关注简历内容，无需担心复杂排版，自动生成专业PDF。版本控制：以YAML文件结合Markdown语法编写简历，便于版本管理和协作。完美排版：基于Typst引擎，确保像素级对齐和一致间距的完美排版效果。高度可定制：支持YAML配置和Markdown语法，并可引入自定义Typst模板。

👨‍💻 个人点评： 还在为简历排版焦头烂额？RenderCV简直是开发者的福音。用代码管理简历，不仅解决了排版难题，更让简历具备了版本控制的能力，完美契合技术人的习惯。Typst的加持也保证了最终PDF的专业度，强烈推荐！

以上就是本期精选。开源不易，如果觉得有帮助，别忘了去 Github 点个 Star 🌟