awesome-llm-powered-agent

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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 232 🐛 待处理 74 👀 关注 54
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 2260
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源资源列表,完全免费

项目预览

awesome-llm-powered-agent 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hyp1231
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源资源列表,完全免费
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议MIT
技术栈/模型awesome-list,chatgpt,embodied-agent,embodied-ai,foundation-model,foundation-models,generative-agents,generative-ai,generative-model,generative-models,gpt-4,large-language-model,large-language-models,llm,llm-powered-agents,llms
GitHub 星标★ 2260
上线时间2023-07-25 00:00:00
代码更新2025-04-30
仓库体积163 KB
本站数据更新2026-11-10
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数7

项目介绍

这是一个精心整理的关于大语言模型驱动智能体的资源列表,收录了相关论文、开源仓库、博客文章等。它旨在帮助开发者和研究者快速了解LLM Agent领域的最新进展和核心资源,解决信息过载和查找困难的问题。项目按类别组织资源,覆盖了从基础研究到实际应用的各个方面,是学习和构建智能体应用的重要参考。

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 ★ 2260

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 5 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

  • git(用于把仓库克隆到本地,也可直接在 GitHub 网页阅读)
  • 可阅读 Markdown 的工具:浏览器或任意文本编辑器
  • 基础英文阅读能力(README 全文为英文)

安装与启动步骤

  1. 1克隆资源仓库

    把仓库复制到本地,方便离线浏览和检索。若只需浏览,也可直接打开 GitHub 页面。

    git clone https://github.com/hyp1231/awesome-llm-powered-agent.git
  2. 2进入项目目录

    克隆完成后进入仓库文件夹,README.md 就是全部资源列表的入口。

    cd awesome-llm-powered-agent
  3. 3查看资源列表

    README 按 Papers 大类组织,含 Autonomous Task Solver 等子分类,可先看目录再逐节浏览。

    cat README.md
  4. 4定位所需资源

    README 顶部有 Markdown 目录锚点,可在编辑器或浏览器中点击跳转;也可用关键词搜索。

    grep -n -i "multi-agent" README.md
  5. 5贡献新资源

    README 明确欢迎通过 PR、issue 或邮件补充资源,Fork 后提交 pull request 即可。

如何确认成功

本地出现 awesome-llm-powered-agent 目录,且 README.md 中能看到 Papers 等分类标题即表示获取成功。

常见问题

Q:这个项目需要安装依赖或运行代码吗?

A:不需要。它是一份资源清单仓库,克隆后阅读 README.md 即可,没有任何需要安装的软件包或运行的服务。

Q:仓库还在持续更新吗?

A:README 明确说明该仓库已非活跃维护,主要收录 2023 年 10 月之前出现的论文,并包含少量后续论文。

Q:如何把我的论文或项目加进列表?

A:README 鼓励通过 PR、issue、邮件等方式贡献,可在 GitHub 上发起 pull request 或 issue 补充条目。

Q:列表内容太多,怎么快速找到想要的方向?

A:利用 README 顶部的 Markdown 目录锚点跳转,或使用编辑器/浏览器的关键词搜索,例如搜索 multi-agent、robotics 等。

注意事项

  • README 特别提示仓库不再活跃维护,收录内容以 2023 年 10 月前的论文为主
  • 仓库只汇总论文、仓库和文章的链接,本身不提供可运行的代码或模型
  • 所有内容为英文,建议配合翻译工具阅读
  • 需要更新资源时以 PR 或 issue 形式提交,而不是直接修改他人仓库

核心亮点

  • 资源分类清晰,覆盖论文、代码、博客,便于按需查阅
  • 持续更新,收录了领域内最新、最热门的项目和论文
  • 社区贡献活跃,集合了众多开发者的精选推荐

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 资源列表形式,不提供代码或工具,需要自行阅读和筛选

适用场景

  • 调研LLM Agent领域最新研究方向和论文
  • 寻找可参考或直接使用的智能体开源项目
  • 学习智能体设计模式、工具使用和记忆机制等核心概念

替代项目

awesome-llm-agents、llm-agents、awesome-ai-agents

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