以下是基于开源大模型应用开发框架及其开发示例的推荐，这些项目完全免费，适合快速开发和部署大模型应用：

### 大模型应用开发框架

1. **LazyLLM**  
   LazyLLM 是一个开源的低代码大模型应用开发框架，支持通过少量代码构建复杂的多Agent应用。它采用数据流为核心的开发范式，支持Pipeline、Parallel等组件拼接，能够快速实现产品落地。  
   GitHub地址：[LazyLLM](https://github.com/LazyAGI/LazyLLM)

2. **Eino**  
   Eino 是一个基于Go语言的LLM应用开发框架，覆盖整个开发生命周期，支持强大的流程编排能力，适合快速开发复杂的大模型应用。  
   GitHub地址：[Eino](https://github.com/cloudwego/eino)

3. **LangChain**  
   LangChain 是一个用于开发语言模型驱动的应用框架，支持模块化组件、链式调用和上下文管理，适合构建对话系统和自动化工具。  
   GitHub地址：[LangChain](https://github.com/logspace-ai/langchain)

4. **LlamaIndex**  
   LlamaIndex 是一个数据框架，支持数据摄取、索引和查询处理，适合构建基于LLM的知识库和问答系统。  
   GitHub地址：[LlamaIndex](https://github.com/jerryjliu/llama_index)

5. **Haystack**  
   Haystack 是一个端到端的框架，用于构建生产级的LLM应用，支持多模态AI和可扩展的流水线。  
   GitHub地址：[Haystack](https://github.com/deepset-ai/haystack)

6. **Streamlit**  
   Streamlit 是一个开源框架，用于快速创建数据驱动的Web应用，适合展示机器学习和大语言模型的结果。  
   GitHub地址：[Streamlit](https://github.com/streamlit/streamlit)

7. **Dify**  
   Dify 是一个专注于创建可持续运营的AI应用的平台，提供可视化的编排环境，适合非技术人员快速上手。  
   GitHub地址：[Dify](https://github.com/langgenius/dify)

8. **Open WebUI**  
   Open WebUI 是一个用户友好且功能丰富的自托管Web界面，支持多种LLM运行器，适合快速搭建AI项目。  
   GitHub地址：[Open WebUI](https://github.com/open-webui/open-webui)

9. **Chatbox**  
   Chatbox 是一个支持多种AI模型的桌面应用，提供丰富的功能，如图像生成、Markdown支持等，适合个人开发者。  
   GitHub地址：[Chatbox](https://github.com/Bin-Huang/Chatbox)

10. **LangFlow**  
    LangFlow 是LangChain的扩展，用于构建多Agent应用，支持复杂的状态管理和反馈循环。  
    GitHub地址：[LangFlow](https://github.com/logspace-ai/langflow)

### 基于大模型应用框架的开发示例

1. **LangChain 示例**  
   LangChain 提供了多种示例，包括基本模型调用、链式提示、API开发、聊天机器人等。  
   示例代码：[LangChain Examples](https://github.com/logspace-ai/langchain/tree/main/examples)

2. **LlamaIndex 示例**  
   LlamaIndex 提供了RAG（检索增强生成）和Agent构建的示例，适合构建知识库和问答系统。  
   示例代码：[LlamaIndex Examples](https://github.com/jerryjliu/llama_index/tree/main/examples)

3. **Haystack 示例**  
   Haystack 提供了完整的RAG流水线和搜索系统构建示例，适合开发对话AI和内容生成系统。  
   示例代码：[Haystack Examples](https://github.com/deepset-ai/haystack/tree/main/examples)

4. **Streamlit 示例**  
   Streamlit 提供了多种数据可视化和模型展示的示例，适合快速构建机器学习和LLM的Web界面。  
   示例代码：[Streamlit Examples](https://github.com/streamlit/streamlit/tree/main/examples)

5. **Open WebUI 示例**  
   Open WebUI 提供了多种LLM运行器的集成示例，支持Ollama和OpenAI兼容API。  
   示例代码：[Open WebUI Examples](https://github.com/open-webui/open-webui/tree/main/examples)

6. **Dify 示例**  
   Dify 提供了可视化的应用编排示例，适合快速构建和部署AI应用。  
   示例代码：[Dify Examples](https://github.com/langgenius/dify/tree/main/examples)

7. **Chatbox 示例**  
   Chatbox 提供了与多种AI模型交互的示例，支持本地数据隐私保护和多语言支持。  
   示例代码：[Chatbox Examples](https://github.com/Bin-Huang/Chatbox/tree/main/examples)

8. **LangFlow 示例**  
   LangFlow 提供了多Agent系统的构建示例，支持复杂的状态管理和反馈循环。  
   示例代码：[LangFlow Examples](https://github.com/logspace-ai/langflow/tree/main/examples)

9. **LazyLLM 示例**  
   LazyLLM 提供了低代码开发的示例，支持快速构建多Agent应用。  
   示例代码：[LazyLLM Examples](https://github.com/LazyAGI/LazyLLM/tree/main/examples)

10. **Eino 示例**  
    Eino 提供了基于LLM的复杂应用开发示例，支持快速构建和部署。  
    示例代码：[Eino Examples](https://github.com/cloudwego/eino/tree/main/examples)

这些框架和示例项目涵盖了从基础应用开发到复杂多Agent系统的构建，可以根据你的具体需求选择合适的工具进行二次开发。