LLM-Agent-Survey

大语言模型驱动智能体的构建应用与评估综述

LLM 自主代理人工智能大语言模型机器学习 Github 开源项目

该研究全面综述了基于大语言模型(LLM)的自主智能体，探讨了智能体的核心组件和应用领域。作为该领域首个发表的综述论文，研究分析了LLM智能体在多个学科的应用，并讨论了评估策略，为该快速发展领域的研究人员提供了宝贵见解。

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介绍相关项目

llms - 大型语言模型的原理与实践应用全面解析

BERTGPTGithubTransformer开源项目自然语言处理语言模型

本项目全面介绍大型语言模型(LLMs)的基本概念、应用场景和技术演进。内容涵盖统计语言模型、神经网络语言模型,以及基于Transformer的预训练模型如GPT和BERT等。系统讲解LLMs核心原理,并探讨模型评估、文本生成和提示工程等实用技术。同时展示LLMs在计算机视觉等领域的创新应用,通过理论与实践结合,为读者提供深入了解LLMs技术的全面指南。

ROS-LLM - 一个用于具身智能应用的ROS框架

GPT-4GithubROS-LLMROS2开源项目机器人控制自然语言交互

ROS-LLM项目打造了一个使用大语言模型（如GPT-4和ChatGPT）的ROS框架，用于机器人决策和控制。框架易于扩展和集成，只需简单API配置，十分钟内即可完成机器人与ROS-LLM的结合，快速创建互动与控制体验。支持ROS系统，并拥有本地和云端自然语音交互、历史记录保存功能。未来计划增加导航接口和传感器输入接口，以提升机器人导航与环境感知能力。

AgentVerse - 全面的多语言模型(LM)部署与应用框架

AgentVerseGithub任务解决多智能体环境开源社区开源项目模拟框架热门

AgentVerse 是专为多语言模型(LM)部署与应用而设计的框架，提供任务解决和模拟两大核心功能。任务解决框架能集成多个代理，协同完成特定任务，如软件开发和咨询系统等；而模拟框架则允许用户自定义环境，从而观察和交互多个代理间的行为。此外，该项目也在 NVIDIA 博客和 ICLR 2024 上有所介绍，并提供了与诸多应用相结合的开源社区支持。

awesome-language-agents - 构建和优化语言代理的认知架构和实践

CoALAGithub学习开源项目推理认知架构语言代理

该项目汇总了基于CoALA框架的语言代理，实现了动作空间、决策周期等功能。提供了相关核心论文、推特线程及300多篇文献，涵盖从推理到环境互动等多领域前沿研究，旨在优化语言代理的交互、检索和学习能力，有效管理短期和长期记忆。

what-llm-to-use - 主流开源与商业LLM模型的选择标准、特点及应用场景的详细介绍

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DevAI领域发展迅速，开发者需选择适合的LLM模型。本文详细介绍主流开源与商业LLM模型的选择标准、特点及应用场景，包含从本地环境到托管服务的部署指南，提供全面对比与建议，帮助开发者提升开发效率。欢迎贡献意见以完善此LLM索引。

lagent - 一个专为高效构建基于大型语言模型（LLM）的代理而设计的开源轻量级框架，

GithubLagent大语言模型开源开源项目智能代理流式输出

Lagent是一个开源轻量级框架，专为高效构建基于大型语言模型（LLM）的代理而设计。该框架提供流式输出接口，统一的接口设计及完备的API文档，支持多种模型和代理的快速开发。了解Lagent的核心功能和技术架构，助力开发效率。

Awesome-AGI-Agents - 全面解读AGI智能体的最新资源与开发平台

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精选AGI智能体资源集合，涵盖文章、视频、论文、前沿项目和开发平台。开源项目如Auto-GPT和MetaGPT展示了自主AI智能体的应用潜力。复旦NLP与米哈游的综述论文对大语言模型驱动的Agent提供了深度解读。开发者可借助LangChain、SuperAGI等工具，快速构建和部署智能体。适用于关注AI智能体发展及其在科研、技术和应用领域前沿探索的用户。

Awesome-LLM - 全面汇总大型语言模型研究进展与资源

ChatGPTGithub人工智能大语言模型开源项目深度学习自然语言处理

Awesome-LLM项目汇集了大型语言模型(LLM)领域的核心资源,包括关键论文、开源模型、训练框架及应用案例。该项目系统梳理了从GPT到当前最新LLM的技术演进,为研究者和开发者提供全面的学习参考。项目内容涵盖LLM历史发展、前沿突破及实践应用,是了解和探索LLM技术的重要资料库。

llm-paper-notes - 大语言模型论文笔记集锦追踪AI研究前沿进展

GithubTransformer人工智能大语言模型开源项目自然语言处理论文笔记

该项目汇集了大语言模型领域的关键论文笔记。内容涵盖Transformer架构、注意力机制、预训练方法、缩放法则和检索增强生成等核心主题。通过精炼总结，为研究者和开发者提供LLM领域的核心概念和最新进展概览，便于快速了解AI前沿研究动态。

Multi-Agents-Debate - 多智能体辩论框架激发大语言模型发散思维能力

AI辩论GithubMulti-Agent Debate大语言模型开源项目认知行为语言模型

该项目提出创新的多智能体辩论框架，激发大语言模型发散思维能力。通过模拟辩论过程，有效克服自我反思中可能出现的思维退化问题。实验显示，此方法在反直觉问答和常识机器翻译等任务中带来显著持续改进。项目探索大语言模型间交互和辩论能力，为人工智能领域开辟新研究方向。

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