LLM-Agents-Papers

按图索骥,快速掌握LLM智能体研究全貌

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 开源模型 🍴 复刻 156 🐛 待处理 19 👀 关注 46
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 2356
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源仓库,免费获取论文列表,无付费版本。

项目预览

LLM-Agents-Papers 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型
开发团队AGI-Edgerunners
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源仓库,免费获取论文列表,无付费版本。
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
技术栈/模型agents,large-language-models,llm-agent,paper-list
GitHub 星标★ 2356
上线时间2023-05-31 00:00:00
代码更新2025-07-12
仓库体积3.9 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数5

项目介绍

这是一个持续更新的论文列表仓库,专门收录与大语言模型(LLM)驱动的智能体(Agent)相关的研究论文。它解决了研究者难以系统追踪LLM Agent领域快速演进文献的问题,按主题分类整理,涵盖推理、规划、记忆、工具使用、多智能体协作、评测、安全等核心方向,并附有论文链接和简要说明。仓库以Markdown文件组织,结构清晰,便于检索和浏览,适合作为入门指引和研究参考。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 2356

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。

难度:入门 约 5 分钟 部署方式:本地安装 6 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • 本地已安装 Git(用于克隆仓库)
  • 任意文本编辑器或 Markdown 阅读器(VS Code、Typora 等均可)
  • 能访问 GitHub 的网络环境
  • 可选:终端具备 grep 等文本检索命令

安装与启动步骤

  1. 1克隆论文仓库

    把仓库完整下载到本地,README 未提供其他安装方式,克隆后即可离线浏览全部论文列表。

    git clone https://github.com/AGI-Edgerunners/LLM-Agents-Papers.git
  2. 2进入仓库目录

    切换到克隆下来的目录,后续所有浏览和检索操作都在此目录内进行。

    cd LLM-Agents-Papers
  3. 3查看仓库文件

    列出目录内容,确认 README.md 等 Markdown 文件存在,仓库以 Markdown 组织论文条目。

    ls
  4. 4打开 README 目录

    README 顶部提供 Survey、Technique For Enhancement、Interaction 等主题锚点,可直接跳转到感兴趣的分类。

  5. 5按主题检索论文

    在 Markdown 文件中搜索关键词(如 Tool Usage、Planning),定位该方向下的论文标题、日期与 arXiv 链接。

    grep -rn "Tool Usage" .
  6. 6跟随论文链接阅读

    每条论文带 [paper] 链接指向 arXiv,部分带 [code] 指向外部代码仓库,按需跳转阅读原文或代码。

如何确认成功

本地出现 LLM-Agents-Papers 目录,且能打开 README.md 看到按主题分类的论文列表即表示准备完成。

常见问题

Q:需要安装 Python 依赖或运行脚本吗?

A:不需要。README 只提供论文列表与链接,未给出任何安装、运行或依赖安装说明,克隆后直接阅读 Markdown 即可。

Q:怎么快速找到某个方向的论文?

A:先看 README 顶部的主题目录定位分类(如 Planning、Memory Mechanism、Tool Usage),再用 grep 或编辑器搜索关键词。

Q:论文列表更新频率如何?

A:README 标注 Last Updated Time 为 2025/7/12,条目按日期倒序排列,想获取最新内容可重新执行 git pull。

Q:条目里的 [code] 为什么打不开?

A:部分条目仅标注 [code] 而未附实际链接,只有形如 [[code]](https://...) 的条目才能跳转到外部代码仓库。

注意事项

  • 本仓库是纯 Markdown 论文列表,不含可运行代码,无需 Docker、pip 或模型权重等部署步骤。
  • README 未提供官方安装命令,前 3 步中的克隆与浏览操作为依据仓库地址推断的通用准备动作。
  • 检索命令 grep 为通用文本搜索工具示例,非 README 中给出的项目命令。
  • 引用论文时请以各条目对应的 arXiv 原文为准。

核心亮点

  • 主题分类细致,覆盖推理、规划、工具、多智能体等关键方向,查找高效
  • 持续更新,紧跟前沿,收录最新论文,时效性强
  • 附带论文链接和简要说明,方便快速筛选和深入阅读

不足之处

  • 仅提供论文列表,无代码实现或深入解读,实用性有限
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 科研入门,快速了解LLM Agent领域研究脉络
  • 论文调研,寻找特定方向的参考文献
  • 技术选型,了解不同Agent能力的最新进展

替代项目

awesome-llm-agents、LLM-Agent-Survey、Awesome-LLM

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