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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论文

介绍相关项目

AutoAgents - 增强大语言模型的复杂问题解答能力

AutoAgentsGithubLLM信息搜索能力复杂问题回答开源项目链式思考

AutoAgents项目通过思维链推理和信息搜索能力提升大语言模型的复杂问题解答水平。该项目展示了语言模型理解目标、制定计划、使用工具和输出结果的能力。目前重点开发Web搜索代理，并计划推出7B参数模型。用户可在Hugging Face平台体验演示或本地运行代理。未来发展方向包括构建高质量数据集、优化模型性能和扩展功能。

LLM-Optimizers-Papers - 大语言模型作为优化器与自动提示词优化的前沿研究

GithubLLM优化器开源项目强化学习提示工程自动优化

该项目整理了大语言模型(LLM)作为优化器和LLM自动提示词优化领域的关键论文。内容涉及强化学习、进化算法等多种优化方法，呈现了LLM在自我优化和解决复杂任务方面的能力。这一资源库为人工智能、自然语言处理和优化算法研究者提供了重要参考。

KnowAgent - 知识增强LLM智能体规划框架

AI智能体GithubKnowAgent开源项目知识增强自学习规划路径生成

KnowAgent是一个知识增强的大语言模型(LLM)智能体规划框架。该框架通过构建行动知识库、知识文本化和知识化自学习,提升了LLM智能体的规划能力。KnowAgent支持HotpotQA和ALFWorld等复杂任务,并提供了安装指南和使用说明。这一框架不仅增强了LLM智能体在复杂场景中的应用潜力,也为相关研究领域带来了新的思路。

LLM4Annotation - 大型语言模型在数据标注中的应用及研究进展

Github大语言模型少样本学习开源项目提示工程数据标注知识蒸馏

LLM4Annotation项目概述了大型语言模型在数据标注领域的应用研究。该项目涵盖LLM标注方法、质量评估及学习利用等方面，探讨了LLM提升数据标注效率和质量的潜力。这份综述为相关研究人员提供了系统性参考，展示了LLM在数据标注领域的最新进展。

LLMPapers - 大型语言模型研究论文和资源汇总

ChatGPTGithub人工智能大语言模型开源项目机器学习自然语言处理

LLMPapers是一个汇集ChatGPT、GPT-3等大型语言模型相关论文和资源的开源项目。该项目涵盖评估、调查、上下文学习、指令微调、RLHF等多个研究方向,由多位专家学者维护。LLMPapers为研究人员提供大语言模型领域的最新进展和参考资料,是该领域重要的学术资源库。

LLMSys-PaperList - 大语言模型系统论文精选前沿研究与技术进展

GithubLLM开源项目模型推理模型训练深度学习系统优化

awesome-azure-openai-llm - 揭示Azure OpenAI与大型语言模型（LLM）的综合功能

API集成Azure OpenAIGithub信息检索大语言模型开源项目语言模型训练

提供Azure OpenAI和大型语言模型（LLM）的综合参考，包括服务与技术的详细比较和专有功能介绍。深入探讨私有网络支持、角色认证和AI内容过滤的优势，非常适合希望全面了解并运用Azure OpenAI整合服务的技术用户。

llm-hallucination-survey - 大语言模型幻觉问题研究综述

Github事实一致性大语言模型幻觉开源项目自相矛盾评估

该项目全面调查了大语言模型中的幻觉问题，涵盖评估方法、成因分析和缓解策略。研究包括输入冲突、上下文冲突和事实冲突等多种幻觉类型，并汇总了相关学术文献。项目成果有助于提升大语言模型在实际应用中的可靠性，为该领域的研究和开发提供重要参考。

llama-cpp-agent - 简化与大规模语言模型交互的开源工具框架

Githubllama-cpp-agent函数调用大语言模型开源项目结构化输出聊天界面

llama-cpp-agent 是一个开源框架，提供与大型语言模型（LLMs）互动的多种接口，包括对话、函数调用、结构化输出和基于工具的文本处理。兼容多种服务器和工具，适用于从日常对话到特定功能执行的各种应用场景，具有简单聊天、结构化输出、RAG（检索增强生成）和代理链功能。

Awesome-LLM-KG - 大规模语言模型与知识图谱整合最新研究概览

Awesome-LLM-KGGithubKG增强LLMLLM增强KG大型语言模型开源项目知识图谱

本项目汇集了有关统一大型语言模型（LLM）和知识图谱（KG）的最新研究论文和资源。KG能够存储丰富的事实知识，但构建复杂且难以处理不完全和动态变化的KG。该项目展示了三个主要框架：KG增强的LLM、LLM增强的KG以及LLM与KG的协作。多篇论文已在ACL、TKDE、EMNLP、ICLR等顶级会议上发表，助力研究人员和从业者深入了解这一新兴领域。

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