01 Qué es y por qué merece la pena
Awesome LLM Apps no es una aplicación, sino un catálogo de plantillas funcionales: cada carpeta contiene un agente o una pequeña aplicación de IA con su código, su requirements.txt y un README que explica cómo arrancarla. La licencia es Apache 2.0, así que puedes modificarlos y usarlos en proyectos comerciales.
Su valor está en que te ahorra la fase de «página en blanco». En lugar de diseñar desde cero un agente que investigue a tu competencia, partes de uno que ya funciona, lo pruebas con tus datos y decides si te sirve tal cual, si hay que adaptarlo o si conviene construir algo propio.
02 Cómo está organizado el repositorio
| Carpeta o sección | Qué encuentras | Nivel orientativo |
|---|---|---|
| starter_ai_agents | Agentes de un solo archivo: viajes, análisis de CSV, scraping, podcast a partir de un blog. | Principiante |
| advanced_ai_agents | Agentes con herramientas, memoria y varios pasos, y equipos multiagente (ventas, competencia, legal, inmobiliaria). | Intermedio-avanzado |
| agent_skills | Skills para agentes de programación como Claude Code, instalables con un comando. | Principiante |
| voice_ai_agents | Agentes de voz: soporte con tu documentación, audioguías, RAG por voz. | Intermedio |
| mcp_ai_agents | Agentes conectados a herramientas externas mediante MCP (navegador, GitHub, Notion). | Intermedio |
| rag_tutorials | Sistemas que responden a partir de tus documentos, en la nube o en local. | Intermedio |
| always_on_agents | Agentes que se ejecutan de forma programada y te envían un resumen. | Avanzado |
| advanced_llm_apps | Chats sobre PDF, Gmail o YouTube, apps con memoria, optimización y fine-tuning. | Variable |
03 Cuatro agentes con aplicación directa en una empresa
AI Consultant Agent
Analiza mercado y propone estrategia con búsqueda web en tiempo real. Está hecho con el Agent Development Kit de Google y pide clave de Google (Gemini) y de Perplexity. Se abre en el navegador con adk web.
AI Sales Intelligence Agent Team
Equipo de agentes que genera fichas comparativas de ventas (battle cards) frente a tus competidores. Útil para preparar argumentarios.
AI Competitor Intelligence Agent Team
Rastrea las webs de tus competidores con Firecrawl, los descubre con Exa y te devuelve una tabla comparativa y huecos de mercado. Pide claves de OpenAI, Firecrawl y Exa.
Customer Support Voice Agent
Responde por texto y voz a preguntas sobre tu documentación. Rastrea una web de ayuda, la indexa en Qdrant y contesta con voces de OpenAI. Es un prototipo de demostración, no una centralita.
04 Instalar un agente paso a paso
-
1
Clona el repositorio
Una sola vez. Pesa bastante porque incluye todas las plantillas.
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2
Entra en la carpeta del agente
Cada agente vive en su propia ruta; el README principal enlaza todas.
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3
Crea un entorno virtual
Así las dependencias de un agente no chocan con las de otro.
-
4
Instala dependencias
Con el requirements.txt de esa carpeta, no del raíz.
-
5
Configura las claves
Unas se ponen como variables de entorno y otras se introducen en la barra lateral de la interfaz Streamlit.
-
6
Arranca y prueba
La mayoría se lanzan con streamlit run y se abren en el navegador en localhost.
git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git
cd awesome-llm-apps/starter_ai_agents/ai_travel_agent
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
streamlit run travel_agent.pyPara las skills de la carpeta agent_skills no hace falta clonar nada: se instalan en tu agente de programación con npx skills add seguido de la URL de la carpeta de la skill en GitHub, tal como indica el README.
05 Deja que Claude Code haga de guía
Si no programas, la forma más cómoda de explorar el repositorio es abrir Claude Code en una carpeta vacía y pedirle que lo clone, lea los README y te recomiende. Claude puede revisar el código antes de ejecutarlo, explicarte qué claves necesita y detectar dependencias rotas.
Clona https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps en esta carpeta y lee el README principal y los README de las carpetas que te parezcan relevantes.
Contexto de mi empresa: [sector, tamaño, qué vendemos y a quién].
Tareas que más tiempo nos quitan: [lista de 2 o 3].
Recomiéndame un máximo de 4 agentes. Para cada uno, en una tabla: qué hace, qué proveedor de IA y qué claves de API exige, coste aproximado de uso por consulta si lo puedes estimar, y qué tendría que adaptar para usarlo de verdad. No instales nada todavía.Vamos a poner en marcha el agente de la carpeta [ruta del agente] de awesome-llm-apps.
1. Lee su código y dime en tres líneas qué hace y a qué servicios externos envía datos.
2. Crea un entorno virtual dentro de esa carpeta e instala sus dependencias.
3. Prepara un archivo .env.example con las variables que necesita, sin valores, y dime dónde se consigue cada clave.
4. Cuando te confirme que he rellenado el .env, arráncalo y comprueba que la interfaz carga sin errores.
Si falla alguna dependencia, propón la corrección mínima antes de aplicarla.El agente de [ruta] usa [OpenAI/Gemini]. Quiero que use la API de Anthropic con Claude. Revisa qué librería de agentes emplea, comprueba si esa librería admite Anthropic como proveedor y propón los cambios mínimos en un plan antes de tocar el código. Mantén el resto del comportamiento igual.06 Costes, seguridad y errores típicos
- ✓Pon un límite de gasto mensual en cada consola de API antes de probar agentes que hacen muchas llamadas o rastrean webs.
- ✓No subas nunca el archivo .env a un repositorio; añádelo a .gitignore.
- ✓Lee el código antes de darle tus claves: es abierto, pero conviene saber a qué servicios envía la información.
- ✓Si una dependencia falla, suele ser por la versión de Python; prueba con la versión que indique el README o pide a Claude que fije versiones.
- ✓No metas datos personales de clientes en un prototipo sin revisar dónde se procesan y con qué proveedor.
- ✓Haz git pull de vez en cuando: el repositorio añade plantillas con frecuencia y corrige las existentes.
Preguntas frecuentes
El código es gratuito y con licencia Apache 2.0, que permite uso comercial. Lo que pagas es el consumo de las APIs que utilice cada agente (modelos de lenguaje, búsqueda, rastreo web), salvo los que funcionan con modelos locales.
Para arrancar un agente basta con seguir el README y copiar comandos, y Claude Code puede hacerlo por ti. Para adaptarlo a tu negocio o llevarlo a producción sí hace falta criterio técnico o alguien que lo tenga.
Algunos sí y otros usan OpenAI, Gemini u otros modelos. Cada README indica qué proveedor y qué claves necesita. Muchos se pueden adaptar a Claude si la librería que usan admite Anthropic.
No tal cual. Son plantillas pensadas para aprender y prototipar. Antes de exponerlos a clientes necesitas controlar costes, errores, privacidad, autenticación y supervisión humana.
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