
LLM-Agents-Papers
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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。
⚠ 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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