ai_agents_az 项目是一个专门为 AI 代理创建的资源库，其中包含了多个回放和教程，涵盖从创建药物处方代理到使用 n8n 等工具制作社交媒体内容的各种实践案例。该项目由 David Gyori 和 Kais 共同维护，主要使用 Python 语言开发。
项目简介 —— “AI Agents A-Z”
这个仓库主要是为 “AI Agents A-Z” 这个系列（视频 / 教学 /实践项目）提供 n8n 工作流模板 的集合。
也就是说，它并不是一个单一的 AI 模型或框架，而是把不同 “Agent（智能代理）” 应用流程用 n8n（一个低代码 / 可视化工作流自动化工具） 实现出来，供学习者参考或复用。
n8n 是一个流行的自动化 / 流程编排平台，能够把触发器、API 调用、条件判断、脚本节点等组合成可视工作流。这个仓库里的模板就是把 “智能代理” 的各类动作（例如：搜索、写作、调度、社交媒体发帖等）拆成流程节点，使用 n8n 去串联起来。
在 “AI Agents A-Z” 的每一集（Episode）里，通常会提出一个具体的智能代理用例（例如自动写博客、自动做研究、自动发帖等），然后这个仓库里就有对应那集的 n8n 工作流模板。
从 README 可以看到仓库结构就按 episode 划分，比如 episode_1, episode_2, … episode_24 等。仓库里还有 “servers” 文件夹，包含一些与代理执行有关的后端或服务支持（例如短视频生成服务，叙述故事生成服务等）模板
功能 & 用例示例
通过查看其目录结构和说明，这里是一些典型的 “Episode / 代理” 类型，以及这个仓库支持的功能场景：
| Episode / 代理类型 | 描述 / 功能方向 |
|---|---|
| Episode 1: Creating a prescription agent | 构建一个“开处方”代理（可能是医疗或药方相关自动生成） |
| Episode 2: Daily digest agent | 每日摘要生成代理（把当天信息整理、总结） |
| Episode 3: LinkedIn posts with human-in-loop | 在 LinkedIn 发布内容，并加入“人工审核”机制的流程 |
| Episode 4: Deep research agent using Google | 用 Google 做深度研究的代理流程 |
| Episode 5: Blog writing with deep research | 在做研究基础上自动生成博客文章的代理流程 |
| Episode 6: Lead generation with X-Ray search & LinkedIn | 用 X-Ray 搜索 + LinkedIn 做潜在客户生成的流程 |
| Episode 7,8,… up to Episode 24 | 涉及短视频制作、社交账号自动化运营、图像生成、睡眠视频、UGC 视频、调度系统、模型集成等多种代理类型与组合流程，尤其是应用于内容 / 媒体 / 社交平台自动化方向。 |
此外，该项目还搭配有 “服务器 / 后端” 支持模板：
- AI Agents No-Code Tools：与无代码工具整合的服务支持（辅助 n8n 与其它平台结合）
- Short video maker MCP/REST server 和 Narrated story creator REST/MCP server：用于短视频、带旁白故事视频生成等功能的后端服务模板。
在其宣传 /社区资料里，也可以看到这个项目与视频制作、媒体内容自动化密切相关，是“用 AI 生产视频 / 内容 /社交媒体”的一个套路系统。
技术特点 & 核心设计思路
从项目的定位和内容来看，下面这些是其比较突出的技术或设计特点：
- 低代码 / 可视化工作流
利用 n8n 的可视化界面来构建 AI 代理流程。这样不需要从头编码，也能把复杂流程模块化、可调试。 - 模块化 + 模板化
每个代理用例被拆分成多个节点（触发器、API 调用、判断、数据处理、发送结果等），用模板保存下来，便于复用与组合。 - “人工干预（Human-in-the-loop）”的设计
在某些流程里可能包含人工审核、确认步骤，以防止 AI 全自动出错或做出不恰当的行为。 - 多服务 / 模块协作
工作流可能同时调用多个外部工具或服务（搜索 API、社交平台 API、视频处理服务、Text-to-Speech / 图像生成 API 等）。
后端服务模板（如短视频生成服务、叙事服务等）也是其链路中的一部分。 - 可扩展性与自定义性
虽然是模板，但用户可以在这些模板基础上做定制、插入新的节点、改写逻辑、替换模型等。 - 内容 / 媒体 / 社交方向优先
许多代理示例都是围绕写作（博客、社交帖、摘要）、视觉 / 视频 /图像生成、视频脚本、社交帐号管理等内容驱动场景。 - 教育 / 练习为主
这个项目本质上是一个教学 / 案例库性质的项目，旨在让学习者通过实战案例来了解如何构建 AI 代理。
项目的价值 & 应用场景
这个项目对不同类用户的价值可能有所不同：
- 学习者 / AI 开发者
如果你想理解 “AI 代理” 是怎么设计和落地的，这些模板和实例非常有参考价值。你可以通过运行这些 n8n 流程、观察它们的数据流、修改逻辑、替换模型，来加深理解。 - 快速原型 / 验证型项目
当你想快速验证一个代理型思路（比如让 AI 帮你写博客、做调研、自动发帖等），可以直接用这些模板做基础，少写很多 plumbing 代码。 - 内容 / 媒体 / 自媒体方向自动化
这个方向的需求很多：自动生成视频、制作内容计划、生成社交媒体帖子、摘要文章等。这个项目在这些方向上已有多个用例，是个不错的起点。 - 团队 / 公司内部自动化
如果你的公司本身需要一些代理型服务（如自动文案撰写、自动报告生成、调度系统、内容管理自动化等），你可以借鉴这些流程，把它们适配到你公司内部系统。
不过也要注意：这些模板是教育 / 示例性质的，若用于生产级系统，还需要做好错误处理、模型稳定性、权限控制、安全审查等。
