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LLM-Agent-Paper-List

基于LLM的代理进行了系统而全面的调查,并列出了一些必读的论文

该项目研究基于大型语言模型的智能代理,从核心构建到多模态输入及行动扩展提供全面分析。研究重点包括单代理和多代理的协作场景及与人类互动,探讨智能代理在多种应用领域的潜力及面临的挑战,旨在开拓通用人工智能(AGI)建设的新途径。

LLMAgentPapers - 大型语言模型代理领域的重要研究文献合集
GithubLLM Agents PapersPrompt4ReasoningPapers大语言模型开源项目智能代理知识编辑
LLMAgentPapers集中展示了有关大型语言模型代理的核心研究和重要论文,内容涵盖互动处理、个性化代理以及记忆机制等重要议题。本资源库对学术研究者和技术开发者皆有价值,助力深刻了解并实际应用语言模型技术。我们邀请全球学者和工程师深入探讨,共享知识,推动该领域的持续进步。
Autonomous-Agents - 自主代理人领域的最新研究动态
Autonomous AgentsGithubLLM多智能体系统开源项目深度学习研究论文
Autonomous Agents项目每日更新研究论文,涵盖大模型推理计算、递归多代理系统、身份生成等多个领域。该项目致力于通过推理计算优化、任务环境生成和工具管理等方式,提高自主代理人的效率与功能。每篇论文经过评审,展示了LLM模型在角色模拟、法律咨询和心理健康咨询等领域的应用。了解最新技术和实际案例,洞见自主代理人的发展趋势。
LLM-Agent-Survey - 大语言模型驱动智能体的构建应用与评估综述
GithubLLM人工智能大语言模型开源项目机器学习自主代理
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。
LLM-Agents-Papers - 全面汇总LLM智能代理最新研究论文
GithubLLM-Agents-PapersLLM模型反馈与反思开源项目自主代理计划
本资源库收录了与LLM智能代理相关的最新研究论文,包含调查、规划、记忆机制、角色扮演、游戏、工具使用与人机交互等多个领域。每篇论文均附有链接,便于深入阅读和研究。这些论文介绍了LLM代理在推理、规划和工具调用等方面的最新进展。
Awesome-LLM-related-Papers-Comprehensive-Topics - 综合LLM相关领域的顶级论文和项目收录
AGIAgentAwesome-LLM-related-Papers-Comprehensive-TopicsGithubLLMReinforcement-Learning开源项目
本项目收集了大量与大型语言模型(LLM)相关的顶级论文和项目,涵盖记忆、推理、强化学习、视觉语言模型、提示工程等多种主题。用户可通过Notion浏览器进行互动式查阅,迅速获取相关论文和项目链接,轻松了解LLM领域的最新研究动态,帮助研究人员和开发者高效获取前沿信息。
Awesome-Papers-Autonomous-Agent - 自主智能体最新研究论文汇编
Artificial IntelligenceAwesome-Papers-Autonomous-AgentGithubLLM-based agentRL-based agentReinforcement Learning开源项目
此资源汇聚了最新的自主智能体研究论文,涵盖了强化学习(RL)和大型语言模型(LLM)智能体方向。汇编内容包括ICLR、ICML、NeurIPS等顶级会议上接受的论文,并分类为任务跟随、世界模型构建、跨任务泛化、持续学习及RL与LLM的结合等专题。该项目旨在持续更新,为研究者提供全面参考,并欢迎提交issue推荐其他相关研究。
awesome-LLM-game-agent-papers - 大型语言模型驱动的游戏智能体研究最新进展
GithubLLM人工智能开源项目强化学习游戏智能体自然语言处理
这个项目是关于大型语言模型(LLM)在游戏智能体研究中应用的论文集。内容涵盖文字冒险、Minecraft、社会模拟等多种游戏类型,展示LLM在游戏规划、决策和交互方面的能力。项目定期更新,为研究人员提供LLM游戏智能体领域的综合资源,助力了解该领域的前沿进展。
awesome-llm-powered-agent - 提供了大语言模型(LLM)驱动的智能代理相关的优质资源
GithubLLM人机交互多智能体合作开源项目机器学习自动化任务求解器
Awesome LLM-Powered Agent为研究者和开发者提供了大语言模型(LLM)驱动的智能代理相关的优质资源。网站包含从关键论文到开源项目的广泛资料,实施定期更新。这些资源旨在支持智能代理独立或协同处理复杂任务,以及模拟人际交互,进而推动智能代理与人类互动的全面发展。
LLM_MultiAgents_Survey_Papers - 解析LLM多智能体系统的架构与应用研究
EfficiencyFrameworkGithubLLM-basedMulti-AgentsProblem Solving开源项目
本文综述了基于大型语言模型(LLM)的多智能体系统的最新研究成果,涉及智能体框架、编排与效率、问题解决、世界模拟及数据集与基准等五个主要领域。通过分类总结和实际案例分析,为学术研究者和行业从业者提供详尽指导。
Awesome-Embodied-Agent-with-LLMs - 大语言模型在智能体研究与应用中的精选资源
Embodied AIGithubInteractive Embodied LearningLarge Language ModelsMulti-Agent LearningSelf-Evolving Agents开源项目
该项目汇集了使用大语言模型(LLMs)进行智能体(Embodied AI)研究的精选资源,涵盖自适应智能体、社交智能体、复杂应用、模拟学习、规划与操作、多智能体协调等专题。项目主页提供丰富的论文资料和最新研究进展,适合相关领域研究者和开发者参考,不断更新。
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