LLM-Tool-Survey

一网打尽 LLM 工具学习研究,快速入门与选题必备

LLM-Tool-Survey 是一个关于工具学习(Tool Learning)领域的综述性开源项目,旨在系统梳理大语言模型(LLM)与外部工具结合的研究进展。该项目解决的核心问题是:如何让 LLM 突破自身能力边界,通过调用 API、数据库、搜索引擎等外部工具完成复杂任务。项目整理了工具学习的定义、分类、应用场景、关键技术和挑战,涵盖工具检索、工具增强、自主代理等方向,并收集了相关论文、数据集和开源代码资源。作为学术性资源库,它为研究者提供了快速了解该领域的入口,也为开发者提供了工具增强 LLM 的实践参考。项目内容结构清晰,按主题分类,便于检索和跟进最新研究。

开源 free 智能体
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 492
维护状态 较活跃
是否开源 是
定价模式 free

项目数据

分类智能体
开发团队quchangle1
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源仓库,提供工具学习综述内容,完全免费。
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言
技术栈/模型agent,autonomous-agents,chatgpt,gpt-4,ir,large-language-models,llm,tool-learning,tool-retrieval
GitHub 星标★ 492
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2024-04-25 00:00:00
最近更新2026-09-19 00:00:00
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3

使用教程

核心亮点

  • 系统梳理了工具学习的核心概念和研究框架,适合快速建立领域认知
  • 收录了丰富的论文和资源,覆盖工具检索、自主代理等多个子方向
  • 作为社区维护的综述,持续更新,能反映领域最新进展

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 以资源列表为主,缺乏深入的技术对比或实践教程

适用场景

  • 研究者进行工具学习领域的文献调研和选题
  • 开发者了解如何让 LLM 调用外部工具以增强能力
  • 教育者准备相关课程或讲座的参考资料

替代项目

ToolLLM、AgentBench、Awesome-LLM

项目介绍

LLM-Tool-Survey 是智能体领域的开源项目,由 quchangle1 开发,2024 年首次发布。

它收录于智能体分类,该分类目前共有 2,517 个项目,GitHub 星标数为 492。

项目保持着较活跃的维护节奏,最近一次代码更新于 2026-09-19。开源仓库,提供工具学习综述内容,完全免费。

它主要面向的使用场景是:研究者进行工具学习领域的文献调研和选题。同类可对比的替代方案包括 ToolLLM、AgentBench、Awesome-LLM。

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