nini(@nini_incrypto_):2026 年最值得看的 5个项目 1️⃣ Dify（15.7万⭐）—学"AI 功能如何真正落地" 不只是拖节点，重点看流程为什么这样拆、哪些交给 Agent、RAG/模型/工具怎么分层，去 Issues 看用户真实痛点。 2️⃣ OpenAI Agents SDK —学"Agent 该怎么设计" 核心抽象：Agent + Tools + Handoffs + Guardrails + Tracing。产品经理不用逐行读代码，看懂这套结构就能直接画架构图，避免"遇到什么都做成 Agent"。 3️⃣ Karpathy LLM Wiki —学"知识管理的下一代思路" 让 LLM 把原始文档持续"编译"成 Wiki，而不是每次重新检索。三个产品思想：RAG≠知识管理、File over App、未来产品可能是"提供规范让 Agent 自己实现"。 4️⃣ autoresearch + nanochat（近10万⭐）—学"Agentic Product 的下一阶段" Agent 自动改代码、训练、评估、决定 5️⃣ AI‑for‑Product‑Managers —搭框架 + 刷面试题覆盖 LLM/RAG/Agent/Evals + 行业案例 + 面试题

2026.10.22 01:01

2026 年最值得看的 5个项目 1️⃣ Dify（15.7万⭐）—学"AI 功能如何真正落地" 不只是拖节点，重点看流程为什么这样拆、哪些交给 Agent、RAG/模型/工具怎么分层，去 Issues 看用户真实痛点。 2️⃣ OpenAI Agents SDK —学"Agent 该怎么设计" 核心抽象：Agent + Tools + Handoffs + Guardrails + Tracing。产品经理不用逐行读代码，看懂这套结构就能直接画架构图，避免"遇到什么都做成 Agent"。 3️⃣ Karpathy LLM Wiki —学"知识管理的下一代思路" 让 LLM 把原始文档持续"编译"成 Wiki，而不是每次重新检索。三个产品思想：RAG≠知识管理、File over App、未来产品可能是"提供规范让 Agent 自己实现"。 4️⃣ autoresearch + nanochat（近10万⭐）—学"Agentic Product 的下一阶段" Agent 自动改代码、训练、评估、决定 5️⃣ AI‑for‑Product‑Managers —搭框架 + 刷面试题覆盖 LLM/RAG/Agent/Evals + 行业案例 + 面试题