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

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-LLMs-for-Video-Understanding - 视频理解领域大型语言模型应用综述

Github多模态大语言模型开源项目指令微调视频分析视频理解

该项目汇集了大型语言模型在视频理解领域的最新应用进展,包括视频LLM模型、训练策略、相关任务、数据集、基准测试和评估方法。项目全面概述了LLM如何推动视频理解技术发展,并探讨了其应用前景。这是研究人员和开发者了解视频LLM最新进展的重要资源。

awesome-llm-json - 大语言模型生成结构化数据的资源

GithubJSONLLMPydanticfunction callingstructured outputs开源项目

本资源列表提供了丰富的资源，用于使用大语言模型（LLMs）生成JSON或其他结构化输出。内容包括术语解释、托管模型、本地模型、Python库、博客文章、视频和Jupyter笔记本，介绍了函数调用（Function Calling）、指导生成（Guided Generation）和工具使用等多种技术和工具，探索高效生成和处理结构化数据的方法。

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-multi-modal-reinforcement-learning - 多模态强化学习前沿论文与研究资源汇总

Github多模态强化学习开源项目表征学习视觉强化学习语言模型预训练

本项目收集了多模态强化学习(MMRL)领域的前沿研究论文和资源。内容涵盖视觉、语言及其结合的MMRL方法,包括ICLR、NeurIPS、ICML等顶级会议论文,以及预训练、表征学习、视觉推理等热点主题。项目持续追踪最新进展,为MMRL研究提供全面参考。

Awesome-Language-Model-on-Graphs - 图上大语言模型研究进展及资源汇总

GithubLLM图基准测试开源项目推理知识图谱

该资源列表汇总了图上大语言模型(LLMs on Graphs)领域的前沿研究成果。内容涵盖纯图、文本属性图和文本配对图等多个方面,包括数据集、直接回答、启发式推理和算法推理等关键主题。列表基于综述论文整理,并持续更新,为研究人员提供全面参考,推动图上大语言模型研究进展。

llama-agentic-system - 基于Llama 3.1的多功能智能系统

Githubllama-agentic-system代理任务分布式系统大语言模型安全评估开源项目

llama-agentic-system是基于Llama 3.1构建的智能系统,具备任务分解、多步推理和工具使用能力。系统集成了模型推理、安全检查和代码执行环境,并通过Llama Guard进行内容过滤,为开发者提供了构建生成式AI应用的完整工具链。

awesome-game-ai - 游戏AI多智能体学习资源与最新研究进展汇总

Game AIGithub多智能体学习开源项目强化学习德州扑克

该项目汇集了游戏AI领域多智能体学习的优秀资源,包括开源项目、论文、会议和竞赛信息。涵盖德州扑克、斗地主、星际争霸等多种完全/不完全信息游戏。重点展示深度强化学习在游戏AI中的应用及最新研究进展,为游戏AI研究者提供全面的参考资料。

awesome-huge-models - 大型AI模型最新动态与开源资源汇总

AI训练GithubLLMdeep learning模型大模型开源开源项目

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

awesome-ai-agents - 人工智能项目实践与框架的探索

AI AgentDevonE2BGithubPromptly开源项目项目专有名称

深入了解 awesome-ai-agents 项目，探讨开源与闭源项目的差异和特点。了解如何通过集成AI代理至SDK、框架和工具中，提升AI应用的部署、测试和监控效率。

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