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摘要：2025年12月，GitHub再次被AI项目霸榜。本文为你精选了近期最火的4个开源项目，涵盖腾讯最强开源视频模型、微软的文档神器、Anthropic的AI连接标准以及下一代Agent框架。不做复杂原理推导，只讲是什么、怎么用。

标签：#GitHub #开源 #AI #大模型 #Python

前言

最近几天（2025年12月中旬），GitHub Trending 几乎被 AI Agent（智能体）和视频生成模型占领。如果你没时间刷榜，看这一篇就够了。这里整理了近期热度最高、实用性最强的四个项目。

1. 🎥 视频生成新王者：HunyuanVideo (腾讯混元)

一句话介绍：目前开源界“最能打”的视频生成大模型，效果直逼Sora，且完全开源。

🔥 为什么它火？

• 国产之光：腾讯开源，专门针对中文语境优化，同时也支持英文。

• 效果炸裂：支持生成 720p/1280p 高分辨率视频，画面连贯性极强，不再是“PPT动画”。

• 配置灵活：提供了多种显存适配方案，虽然跑大图需要类似 H800/A100 这种卡，但也提供了轻量化推理的可能（社区已有 4090 优化版）。

💻 怎么用？

（仅展示核心推理逻辑，需配合高性能显卡）

Bash

# 克隆仓库 git clone https://github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo cd HunyuanVideo # 安装依赖 pip install -r requirements.txt

体验建议：如果你是个人开发者，建议先在 Hugging Face 或官方提供的在线 Demo 上体验，本地部署对显存要求较高（建议 24GB+）。

项目地址：github.com/Tencent-Hunyuan/HunyuanVideo

2. 📄 微软文档神器：MarkItDown

一句话介绍：一行代码，把 Excel、PDF、PPT 统统变成 Markdown，专门为 RAG（检索增强生成）喂饭而生。

🔥 为什么它火？

• 大厂出品：微软官方维护，不仅稳，而且对 Office 全家桶兼容性极好。

• 解决痛点：做 AI 应用最头疼的就是解析 PDF 和 Excel 表格，这个工具能把复杂的表格、图表描述完美转换成 LLM 能读懂的 Markdown 格式。

• 多模态支持：甚至支持解析图片中的文字（OCR）和音频文件的内容。

💻 怎么用？

非常简单，Python 直接调用：

Python

from markitdown import MarkItDown md = MarkItDown() # 支持 .xlsx, .pptx, .pdf 等 result = md.convert("2025_Q4_Report.xlsx") print(result.text_content)

项目地址：github.com/microsoft/markitdown

3. 🔌 AI 的“USB-C”接口：Model Context Protocol (MCP)

一句话介绍：Anthropic (Claude) 发布的开放标准，让 AI 模型连接本地数据和工具变得像插拔 U 盘一样简单。

🔥 为什么它火？

• 统一标准：以前为了让 AI 读取你的 Google Drive 或本地数据库，你需要写一大堆专用的 Connector。现在只要遵循 MCP 协议，写一次，所有支持 MCP 的 AI（如 Claude Desktop, Cursor 等）都能直接用。

• 生态爆发：发布短短几天，社区已经贡献了连接 SQLite、Slack、Git 等各种服务的 MCP Server。

💻 怎么用？

如果你想让 AI 读取你的本地 SQLite 数据库，只需运行一个 MCP Server：

Bash

# 使用 npx 直接运行官方的 SQLite Server npx -y @modelcontextprotocol/server-sqlite --db-path ./my_data.db

然后在你的 AI 客户端（如 Claude Desktop）配置中添加这个 Server，AI 就能直接查询数据库了。

项目地址：github.com/modelcontextprotocol

4. 🤖 下一代 Agent 框架：PydanticAI

一句话介绍：由 Python 界最著名的库 Pydantic 团队打造，专门用来构建生产级 AI Agent 的框架。

🔥 为什么它火？

• 类型安全：还在为 LLM 返回的 JSON 格式不对而头秃吗？PydanticAI 利用 Pydantic 强大的验证能力，确保 AI 输出的数据 100% 符合你的 Python 类型定义。

• 开发者友好：不像 LangChain 那么“重”，它非常轻量，代码写起来就像普通的 Python 函数一样直观。

• 深度集成：完美支持 OpenAI, Anthropic 等主流模型，自带重试机制和流式输出。

💻 怎么用？

定义一个简单的 Agent：

Python

from pydantic_ai import Agent # 定义一个简单的 Agent agent = Agent( 'openai:gpt-4o', system_prompt='你是一个乐于助人的编程助手', ) # 运行 result = agent.run_sync('帮我写一个快速排序算法') print(result.data)

项目地址：github.com/pydantic/pydantic-ai

总结

2025 年末的开源趋势非常明显：从“玩”大模型，转向了“用”大模型。

• 想做视频内容？看HunyuanVideo。

• 想做知识库/RAG？用MarkItDown洗数据。

• 想开发 AI 应用？用PydanticAI写逻辑，用MCP连数据。

希望这篇整理能帮你在茫茫 GitHub 项目中找到灵感！