一键掌握LLM智能体领域核心论文，快速入门不迷路
这是一个关于大语言模型智能体（LLM Agent）的论文清单，源自一篇发表在《中国科学：信息科学》封面上的86页综述论文《The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey》。该项目系统梳理了LLM Agent领域的核心论文，涵盖智能体架构、记忆、规划、工具使用、多智能体协作、评测等关键方向。它解决了研究者快速了解该领域全貌、追踪重要文献、寻找入门路径的痛点。核心能力包括：按主题分类的论文列表、每篇论文的简要说明、以及持续更新的社区维护。对于刚进入该领域的学生、工程师和研究者来说，这是一个高效的学习索引和参考资料库。
⚠ 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。
1克隆论文清单仓库
把清单仓库拉到本地，方便离线阅读与随时更新。若只想在线阅读，可直接打开 GitHub 页面跳过此步。
git clone https://github.com/WooooDyy/LLM-Agent-Paper-List.git2进入仓库目录
切换到刚克隆下来的目录，后续所有浏览操作都在这个目录内完成。
cd LLM-Agent-Paper-List3阅读 README 总览
README 开头是 News 与综述论文信息，先了解清单的更新动态和整体结构，再按需深入。
4按主题定位论文
README 中按 2.1.1 Task-oriented Deployment、2.1.2 Innovation-oriented Deployment、2.1.3 Lifecycle-oriented Deployment 等小节分类罗
5跳转论文与代码
每条记录后的 [paper] 链接指向 arXiv 摘要页，[code]/[project page] 指向作者仓库或项目主页，按需自行打开阅读。
本地目录中出现 README.md，且能看到 “2.1.1 Task-oriented Deployment” 等分类小节即说明获取成功。
Q：这个项目需要安装 Python 或 Docker 环境吗？
A：不需要。它是一个纯文档型论文清单仓库，没有任何运行依赖，克隆或直接在浏览器打开即可阅读。
Q：论文全文怎么下载？
A：每条论文记录后都带有 [paper] 链接，点击可跳转到 arXiv 摘要页，在页面上即可下载 PDF 全文。
Q：如何获取最新收录的论文？
A：在仓库目录下执行 git pull 即可拉取社区维护的最新更新，README 顶部的 News 区域也会记录新增内容。
Q：清单里提到的代码仓库可以在这里直接运行吗？
A：不能。本仓库只做索引，[code] 指向的是第三方项目，需分别进入对应仓库查看各自的安装与使用说明。
Awesome-LLM-Agents、LLM-Agents-Tutorial、Awesome-Language-Agents
LLM-Agent-Paper-List 是评测安全领域的开源项目，由 WooooDyy 开发，2023 年首次发布。
在全站 13,109 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（8,220）位列前 6%，在评测安全分类的 467 个项目里位列前 4%。
近 41 天，它的 GitHub 星标从 8,170 增加到 8,220，净增 50。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-22。完全免费，无付费版本。
它主要面向的使用场景是：入门LLMAgent领域，快速建立知识框架和阅读清单。同类可对比的替代方案包括 Awesome-LLM-Agents、LLM-Agents-Tutorial、Awesome-Language-Agents。
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