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。

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。
ToolLLM、AgentBench、Awesome-LLM
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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