LLMAgentPapers

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开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署开源模型 🍴 复刻 195 👀 关注 59

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 3143

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源论文列表，完全免费，无付费版本。

项目预览

LLMAgentPapers 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类开源模型

开发团队zjunlp

GitHubhttps://github.com/zjunlp/LLMAgentPapers

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源论文列表，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

技术栈/模型agent,agents,awsome-list,environment,in-context-learning,instruction-following,interactive,large-language-models,llm,multiagent-systems,natural-language-processing,nlp,paper-list,prompt,review,survey,surveys

GitHub 星标★ 3143

上线时间2023-05-19 00:00:00

代码更新2026-11-07

仓库体积291 KB

本站数据更新2026-11-10

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数6

项目介绍

LLMAgentPapers 是一个精心整理的论文清单，聚焦于大语言模型（LLM）智能体领域。它系统性地收录了该方向的重要论文，涵盖智能体架构、规划、记忆、工具使用、多智能体协作等核心主题，并可能按主题或时间进行归类，方便研究者快速追踪领域进展。该项目解决了LLM智能体研究资料分散、入门门槛高的问题，为初学者和资深研究者提供了一个结构化的知识入口。其核心能力在于高质量论文筛选与组织，帮助用户高效建立知识体系，把握研究脉络。

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 ★ 3143

技术标签

agent agents in-context-learning instruction-following interactive

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 4 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

可访问 GitHub 的网络环境
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克隆论文清单仓库

README 未给出安装命令，此步仅为获取仓库内容的通用做法；克隆后即可离线阅读 Markdown 论文清单。
```
git clone https://github.com/zjunlp/LLMAgentPapers.git
```
2阅读 README 目录

打开仓库根目录的 README.md，先看 Content 目录，了解 Overview、Agent、Multiple Agents 等章节划分。
3按主题查阅论文

根据 Content 中的锚点跳转到 Personality、Memory、Planning、Tool use、RL training 等小节，逐条阅读论文标题与链接。
4关注最新动态

查看 README 顶部的 News 小节，了解仓库新增论文，如 2024-03 发布的 KnowAgent 论文。