AI Agent 工具怎麼挑？2026 年 9 月實查 GitHub：三個高星專案已經封存

2026-09-12 直接查 GitHub API：Flowise、AgentGPT、Roo-Code 三個合計 11 萬星的專案已標示封存，Langchain-Chatchat 停更十個月卻沒有任何提示，MetaGPT、AutoGen、Aider 也超過四個月沒更新。本文列出實查的星數與最後更新日，並說明怎麼自己判斷一個 agent 專案還活著。

查詢日：2026-09-12（台北時間）。 本文所有星數與更新日期都是當天直接呼叫 GitHub API 取得的即時值，不是轉載別人的清單。開源專案變動快，你看到時數字會不一樣，重點是查法不是數字。

找「AI Agent 工具推薦」會撈到一堆清單文，問題是多數清單沒有查專案還活不活著。 我直接打 GitHub API 核對，結果有三個高星專案已經封存（archived）、另有幾個超過四個月沒更新。

方法與它的限制：我先用自己想得到的名單查了 22 個，接著改用 GitHub 搜尋 API 以 topic:ai-agents、llm-agent、autonomous-agents、agentic-ai、multi-agent、mcp-server、rag 依星數重新發掘，又多出 137 個我原本沒列到、星數八千以上的專案。所以下面不是「最完整的清單」，是一份查證過的抽樣 —— 這個領域的專案數量遠超過任何一篇文章能列完的量，重點請放在查法。

一、三個高星專案已經封存

封存代表作者把 repo 設為唯讀：不再接受 issue、不再合併 PR。專案還在、程式碼還能用，但不會再有修補，包括安全性修補。

三個加起來十一萬星。星數是歷史累積，不會因為專案停更而減少 —— 這就是為什麼只看星數排序的清單會騙人。

二、還有三個超過四個月沒更新

這幾個沒有封存，但最後一次 push 已經有一段時間。不一定是壞事（有些專案就是穩定了）， 但如果你要押在生產環境上，值得先看它的 issue 有沒有人回。

中文圈要特別注意 Langchain-Chatchat（原 Langchain-ChatGLM）。它在中文教學裡被引用得非常多，三萬八千星，但最後一次 push 是 2025 年 11 月，已經停了大約十個月，而且沒有標示封存 —— 光看 repo 頁面不會有任何警告，要自己看 commit 日期。

⚠️ 順帶一提，有兩個專案的網址已經變了，舊教學裡的連結會失效： geekan/MetaGPT → FoundationAgents/MetaGPT；All-Hands-AI/OpenHands → OpenHands/OpenHands。

三、當天仍在活躍更新的

下面這些在查詢當天（或前一天）都有 push：

搜尋發掘階段又補到這幾個，同樣是查詢當天或前一天有 push：

注意授權欄。 n8n、AutoGPT、Dify、Flowise 都不是標準開源授權（GitHub 標為自訂授權）， 商業使用前要自己讀條款，別假設是 MIT。

四、怎麼自己查一個專案還活不活著

不要只看星數。三個步驟，兩分鐘：

1. 看 repo 頁面上方有沒有「Public archive」標籤 —— 有就是封存了
2. 看最後一次 commit 的日期，不是 release 日期。這一步比第一步重要 —— 停更的專案多數不會主動封存，像 Langchain-Chatchat 停了十個月，頁面上完全沒有任何提示
3. 開 Issues 分頁排 recently updated，看最近有沒有維護者在回

想一次看很多個，直接打 API：

curl -s https://api.github.com/repos/<owner>/<repo> \
  | python -c "import sys,json; d=json.load(sys.stdin); \
      print(d['full_name'], d['stargazers_count'], 'archived='+str(d['archived']), d['pushed_at'][:10])"

五、能不能接你自己的模型端點？這題我沒有替你查完

多數 agent 框架可以把模型換成任何 OpenAI 相容的端點，但我不打算給你一張「哪幾個支援」的表， 因為我查不到夠硬的證據：我掃過這些專案的 README 與 .env.example， 只有 Dify 明確列出 OPENAI_API_BASE，其餘沒寫的專案不代表不支援 —— 多半寫在各自的文件站。 沒查到就是沒查到，我不猜。

你可以自己用這三個關鍵字在該專案的文件或原始碼裡搜，命中通常就代表可以換：

• OPENAI_BASE_URL 或 OPENAI_API_BASE（環境變數）
• base_url 或 api_base（程式參數）
• 專案有沒有用 LiteLLM —— 用了的話通常就能指到任何相容端點

我們自己實際接過並寫成教學的有這兩個，可以直接照做：LangChain 設定、Cursor 的自帶金鑰設定。

六、選之前先想清楚的一件事

這些專案分成兩類，混在同一張清單裡比較會失焦：

• 框架（LangChain、CrewAI、AutoGen、pydantic-ai、agno）：你寫程式，它提供結構
• 成品（OpenHands、cline、Aider、SWE-agent、browser-use）：直接拿來用，不用寫 agent 邏輯

如果你的目的是「試試 AI agent 能做什麼」，先拿成品；如果是「把 agent 放進自家產品」，才需要框架。先拿框架的人通常會在還沒做出東西之前就放棄。

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