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提供了大语言模型（LLM）驱动的智能代理相关的优质资源

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。

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介绍相关项目

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

AI AgentsAuto-GPTGithubLLMLangChainOpenAI开源项目

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-apps - 精选RAG与AI代理的多功能LLM应用

AI应用AnthropicGithubLLMOpenAIRAG开源项目

了解一系列使用OpenAI、Anthropic、Google等模型以及本地LLaMA模型构建的LLM应用，涵盖从代码库、电子邮件到投资、旅行等各个领域。这些应用通过详细的文档和开源生态系统，推动AI在多个领域的创新和发展。

AgentLLM - 用LLM打造自主代理，浏览器端高效运行

AgentLLMChatGPTGithubWebGPUWizardLM开源项目浏览器原生LLM

AgentLLM展示了使用开源大型语言模型（LLM）在浏览器上运行自主代理的潜力，可有效处理复杂的目标导向任务。通过利用WebGPU，项目显著提升了性能，并在无工具简化版的AgentGPT环境中实现。该平台适合于希望快速验证LLM能力的用户，界面友好且功能丰富。

Awesome_Multimodel_LLM - 多模态大语言模型资源集锦及研究动态

Github上下文学习多模态大语言模型开源项目思维链指令微调视觉推理

本项目汇集了多模态大语言模型(MLLM)相关资源,涵盖数据集、指令微调、上下文学习、思维链等多个方面。内容持续更新,跟踪MLLM领域最新进展。项目还将发布LLM和MLLM最新研究综述。这是研究人员和开发者了解MLLM前沿动态的重要参考。

Awesome-LLM-Robotics - 机器人和人工智能融合的前沿研究资源汇编

Github人工智能大语言模型开源项目推理机器人规划

该资源列表汇编了大型语言模型和多模态模型在机器人和强化学习领域的最新研究成果。内容涵盖推理、规划、操作、指令和导航等方面，并包括相关模拟框架。这一综合性参考资料有助于研究人员和开发者探索人工智能与机器人技术的融合前沿。

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。

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。

Awesome-Chinese-LLM - 中文大语言模型开源项目与应用全览

Github中文LLM可商用多轮对话大语言模型开源项目

探索Awesome Chinese LLM——这是一个集中展示中文大语言模型的开源项目、应用和教程的平台。包括100+项经优化微调的资源，助力自然语言处理的学术与应用开发。

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。

awesome-llm-interpretability - 深入理解大语言模型内部机制与可解释性

GithubLLM人工智能可解释性开源项目机器学习神经网络

该项目汇集了大语言模型(LLM)可解释性领域的核心资源,包括解释性工具、学术论文、行业报告和深度分析文章。内容涵盖神经元分析、注意力机制、模型行为等多个维度,旨在帮助研究人员和开发者深入理解LLM内部原理,提升模型透明度。项目为LLM可解释性研究提供了全面的知识库和工具集。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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