awesome-llm-powered-agent 是一个旨在汇集与大型语言模型(LLM)驱动的代理相关的优质资源的项目。这些代理能够自主(甚至协作)解决复杂任务,亦或是模拟人类交互。项目的目标是通过定期更新,提供涉及论文、代码库等的详尽资源集合。尽管如此,该项目并不处于积极的维护状态,主要包含2023年10月前发布的论文,但仍然欢迎通过提交请求(PRs)、问题(issues)或电子邮件进行贡献。
该项目的主要目标是建立一个全面的资源平台,供研究人员和开发者查阅,帮助他们了解最新的LLM驱动代理的发展。然而,项目团队并不对其进行活跃的维护,因此也鼓励学术界和工业界的贡献,以便保持资源的前沿性。
论文集:论文是本项目的重要组成部分,涵盖多个主题,如自主任务解决、多代理协作、框架与开源项目、应用(包括网络代理、强化学习代理、机器人与嵌入式AI、游戏与角色扮演及其他应用)、信任度研究、人机交互模拟、人-代理交互、代理驱动的LLM、基准测试、调查与教程等。
开源项目:涵盖自主任务解决项目和多代理模拟项目,提供实际应用的参考实现。
视角与其他相关资源:提供关于LLM代理的未来发展方向和其他相关资源的见解。
项目鼓励公众通过各种方式贡献内容,比如提交PR、提出问题或通过邮件联系。通过这样的开放合作,项目希望能持续集成更丰富的研究材料和资源。
LLM驱动的代理通过其卓越的计划、推理和工具调用能力,正受到广泛的研究与发展兴趣。它们能够在不需要持 续的人类干预情况下执行复杂的任务,模拟真实的交互场景,带来了人工智能技术的新视野。
awesome-llm-powered-agent 项目是一个为研究人员和开发者提供支持的平台,为快速发展的LLM代理领域注入了活力。尽管项目不在积极的维护中,其丰富的资源库和开放的合作机制,仍为研究和应用提供了宝贵的支持。欢迎对该领域感兴趣的各界人士参与其中,共同推进LLM驱动的智能代理的进步。
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