LLM_MultiAgents_Survey_Papers
一篇论文看懂LLM多智能体领域全貌
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1335
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
- 可访问 GitHub 与 arXiv 的网络环境
- 本机已安装 Git（用于克隆仓库）
- 可阅读 Markdown 的工具（编辑器或浏览器）
安装与启动步骤
-
1克隆仓库
把论文列表仓库下载到本地，便于随时查阅 README 中按方向整理的论文索引。
git clone https://github.com/taichengguo/LLM_MultiAgents_Survey_Papers.git -
2阅读综述论文
打开 arXiv 页面获取论文全文，了解多智能体架构总体图与 Overview 表格的完整细节。
-
3按五大方向查阅
依据 README 的 ToC，从框架、编排与效率、问题求解、世界模拟、数据集与基准五类定位论文。
-
4跟进列表更新
README News 说明列表每两周更新一次，可定期在本地仓库拉取最新内容。
git pull
如何确认成功
本地 README.md 可正常打开，且能访问 https://arxiv.org/abs/2402.01680 论文页面，即表示已就绪。
常见问题
Q：这个项目需要安装 Python、Docker 或配置 API Key 吗？
A：不需要。README 中只提供论文链接与分类列表，没有任何可运行代码或依赖安装说明，克隆后阅读即可。
Q：论文列表多久更新一次？
A：README News 中说明列表约每两周更新一次，新增论文会被纳入综述论文的下一版本。
Q：发现遗漏的论文怎么办？
A：README 表示欢迎随时联系作者补充遗漏论文，可按仓库提供的方式反馈。
Q：论文分成哪几个主要方向？
A：共五类：多智能体框架、多智能体编排与效率、多智能体问题求解、多智能体世界模拟、多智能体数据集与基准。
注意事项
- 该仓库是论文与资源汇总列表，无源码可运行，核心使用方式是阅读 README.md。
- 完整方法与细节需回到 arXiv 论文页面查看，README 只给出概览表格与论文索引。
- README 声明列表每两周更新，建议定期 git pull 获取新增论文。
核心亮点
- 系统梳理了LLM多智能体的技术分类和演进路线，便于快速定位研究方向
- 总结了当前主要挑战和开放问题，对选题和工程实践有直接参考价值
- 配套资源丰富，包括论文PDF、图表和引用信息，使用方便
不足之处
- 综述内容随时间推移可能部分过时，需结合最新论文阅读
- 文档/社区待观察
适用场景
- 研究者快速了解LLM多智能体领域现状和趋势
- 工程师设计多智能体协作方案时参考架构模式
- 教学或技术分享中作为领域入门材料
替代项目
LLM-Agents-Papers、Awesome-LLM-Agents、Multi-Agent-Reinforcement-Learning-Survey
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