awesome-ai-agent-papers

一键速览2026年AI智能体前沿论文,紧跟研究热点。

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 智能体 🍴 复刻 201 🐛 待处理 4 👀 关注 66
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1892
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,MIT许可证,完全免费,无付费版本。

项目预览

awesome-ai-agent-papers 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类智能体
开发团队VoltAgent
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,MIT许可证,完全免费,无付费版本。
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ai-agents,awesome,awesome-list,llm,llm-agents,memory,rag,research-paper
GitHub 星标★ 1892
上线时间2026-02-10 00:00:00
代码更新2026-11-02
仓库体积876 KB
本站数据更新2026-11-08
维护状态活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数2

项目介绍

这是一个精选的AI智能体研究论文合集,收录了2026年发布的关于智能体工程、记忆、评估、工作流和自主系统等领域的前沿论文。项目旨在帮助研究人员和开发者快速跟进AI智能体的最新进展,解决信息过载和筛选困难的问题。它按主题分类整理论文,并提供简洁的摘要和链接,方便用户按需查阅。核心能力包括系统化的论文分类、持续更新以及高质量的筛选标准,是AI智能体领域重要的学习资源。

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 ★ 1892

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

  • 已安装 Git(用于克隆仓库)
  • 可访问 GitHub 的网络环境
  • 能查看 Markdown 的编辑器或浏览器

安装与启动步骤

  1. 1克隆论文仓库

    把仓库完整下载到本地,便于离线阅读和按主题检索论文,仓库体积小、克隆很快。

    git clone https://github.com/VoltAgent/awesome-ai-agent-papers
  2. 2进入仓库目录

    切换到刚克隆下来的目录,后续所有查看操作都在该目录内进行。

    cd awesome-ai-agent-papers
  3. 3查看 README 目录

    README 按多智能体协作、记忆与 RAG、工具、评估与可观测性、安全等主题分类列出论文。

    cat README.md
  4. 4查阅感兴趣的论文

    在对应主题下找到论文标题与摘要,点击链接跳转到 arXiv 阅读原文,无需本地构建或运行。

  5. 5同步最新论文

    仓库每周从 arXiv 更新,需要最新列表时在目录内拉取一次即可。

    git pull

如何确认成功

本地 README.md 能正常打开,且能看到按主题分类的 2026 年论文列表与 arXiv 链接,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。它是纯资料合集仓库,只包含 Markdown 文档和论文链接,克隆或直接在网页上阅读即可,没有构建、启动步骤。

Q:论文多久更新一次,来源是哪里?

A:README 说明内容来源于 arXiv,且保持每周更新一次,因此定期 git pull 即可获取最新的论文列表。

Q:收录的论文范围是什么?

A:只收录 2026 年发布的论文,覆盖多智能体协作、记忆与 RAG、工具调用、评估与可观测性、安全等智能体生态核心方向。

Q:我没有装 Git,可以直接看吗?

A:可以。直接用浏览器打开 GitHub 仓库地址 https://github.com/VoltAgent/awesome-ai-agent-papers 就能在线阅读全部内容。

注意事项

  • 本项目是精选论文清单,不含可执行代码,无须构建或部署服务。
  • README 未提供安装、配置和运行说明,上述步骤仅为获取与阅读资料的通用操作。
  • 论文均来自 arXiv 且限定为 2026 年发布,阅读时请以 arXiv 原文为准。
  • 官网 starterkit.getdesign.md 与论文合集内容无直接关联,请以 GitHub 仓库为准。

核心亮点

  • 精选2026年最新论文,紧跟前沿,时效性强
  • 按智能体工程、记忆、评估等主题分类,查找高效
  • 持续更新,社区维护,内容质量有保障

不足之处

  • 仅收录2026年论文,历史经典文献覆盖不足
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 快速调研AI智能体最新研究趋势
  • 系统学习智能体工程、记忆等细分方向
  • 为论文选题或技术选型提供参考

替代项目

awesome-llm-agents、awesome-ai-agents、papers-we-love

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