[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-Paitesanshi--LLM-Agent-Survey":3,"tool-Paitesanshi--LLM-Agent-Survey":62},[4,18,28,37,45,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":24,"last_commit_at":25,"category_tags":26,"status":17},9989,"n8n","n8n-io\u002Fn8n","n8n 是一款面向技术团队的公平代码（fair-code）工作流自动化平台，旨在让用户在享受低代码快速构建便利的同时，保留编写自定义代码的灵活性。它主要解决了传统自动化工具要么过于封闭难以扩展、要么完全依赖手写代码效率低下的痛点，帮助用户轻松连接 400 多种应用与服务，实现复杂业务流程的自动化。\n\nn8n 特别适合开发者、工程师以及具备一定技术背景的业务人员使用。其核心亮点在于“按需编码”：既可以通过直观的可视化界面拖拽节点搭建流程，也能随时插入 JavaScript 或 Python 代码、调用 npm 包来处理复杂逻辑。此外，n8n 原生集成了基于 LangChain 的 AI 能力，支持用户利用自有数据和模型构建智能体工作流。在部署方面，n8n 提供极高的自由度，支持完全自托管以保障数据隐私和控制权，也提供云端服务选项。凭借活跃的社区生态和数百个现成模板，n8n 让构建强大且可控的自动化系统变得简单高效。",184740,2,"2026-04-19T23:22:26",[16,14,13,15,27],"插件",{"id":29,"name":30,"github_repo":31,"description_zh":32,"stars":33,"difficulty_score":10,"last_commit_at":34,"category_tags":35,"status":17},10095,"AutoGPT","Significant-Gravitas\u002FAutoGPT","AutoGPT 是一个旨在让每个人都能轻松使用和构建 AI 的强大平台，核心功能是帮助用户创建、部署和管理能够自动执行复杂任务的连续型 AI 智能体。它解决了传统 AI 应用中需要频繁人工干预、难以自动化长流程工作的痛点，让用户只需设定目标，AI 即可自主规划步骤、调用工具并持续运行直至完成任务。\n\n无论是开发者、研究人员，还是希望提升工作效率的普通用户，都能从 AutoGPT 中受益。开发者可利用其低代码界面快速定制专属智能体；研究人员能基于开源架构探索多智能体协作机制；而非技术背景用户也可直接选用预置的智能体模板，立即投入实际工作场景。\n\nAutoGPT 的技术亮点在于其模块化“积木式”工作流设计——用户通过连接功能块即可构建复杂逻辑，每个块负责单一动作，灵活且易于调试。同时，平台支持本地自托管与云端部署两种模式，兼顾数据隐私与使用便捷性。配合完善的文档和一键安装脚本，即使是初次接触的用户也能在几分钟内启动自己的第一个 AI 智能体。AutoGPT 正致力于降低 AI 应用门槛，让人人都能成为 AI 的创造者与受益者。",183572,"2026-04-20T04:47:55",[13,36,27,14,15],"语言模型",{"id":38,"name":39,"github_repo":40,"description_zh":41,"stars":42,"difficulty_score":10,"last_commit_at":43,"category_tags":44,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":46,"name":47,"github_repo":48,"description_zh":49,"stars":50,"difficulty_score":24,"last_commit_at":51,"category_tags":52,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",161147,"2026-04-19T23:31:47",[14,13,36],{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":59,"last_commit_at":60,"category_tags":61,"status":17},8272,"opencode","anomalyco\u002Fopencode","OpenCode 是一款开源的 AI 编程助手（Coding Agent），旨在像一位智能搭档一样融入您的开发流程。它不仅仅是一个代码补全插件，而是一个能够理解项目上下文、自主规划任务并执行复杂编码操作的智能体。无论是生成全新功能、重构现有代码，还是排查难以定位的 Bug，OpenCode 都能通过自然语言交互高效完成，显著减少开发者在重复性劳动和上下文切换上的时间消耗。\n\n这款工具专为软件开发者、工程师及技术研究人员设计，特别适合希望利用大模型能力来提升编码效率、加速原型开发或处理遗留代码维护的专业人群。其核心亮点在于完全开源的架构，这意味着用户可以审查代码逻辑、自定义行为策略，甚至私有化部署以保障数据安全，彻底打破了传统闭源 AI 助手的“黑盒”限制。\n\n在技术体验上，OpenCode 提供了灵活的终端界面（Terminal UI）和正在测试中的桌面应用程序，支持 macOS、Windows 及 Linux 全平台。它兼容多种包管理工具，安装便捷，并能无缝集成到现有的开发环境中。无论您是追求极致控制权的资深极客，还是渴望提升产出的独立开发者，OpenCode 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旨在填补这一空白，为从业者提供从构建、应用到评估的全景指南。\n\n该资源详细拆解了智能体的四大核心组件：角色设定、记忆模块、规划模块与行动模块，并深入探讨了其在自然科学、社会科学及工程领域的实际应用案例。此外，它还系统总结了当前主流的评估策略，涵盖主观与客观方法。作为该领域首篇正式发表的综述论文，LLM-Agent-Survey 不仅提供了清晰的分类体系和演进路径分析（如从机器学习到“机制工程”的能力获取演变），还持续更新最新的研究成果与参考文献。\n\n这份资源特别适合人工智能研究人员、开发者以及希望深入了解智能体架构的技术决策者使用。无论是想要快速把握领域全貌，还是寻找具体的技术实现思路与评估基准，LLM-Agent-Survey 都能提供极具价值的洞察与指引，是进入 LLM 智能体前沿领域的理想入口。","# A Survey on LLM-based Autonomous Agents\n\n![Growth Trend](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPaitesanshi_LLM-Agent-Survey_readme_e57bb7ff4f89.png)\n\nAutonomous agents are designed to achieve specific objectives through self-guided instructions. With the emergence and growth of large language models (LLMs), there is a growing trend in utilizing LLMs as fundamental controllers for these autonomous agents. While previous studies in this field have achieved remarkable successes, they remain independent proposals with little effort devoted to a systematic analysis. To bridge this gap, we conduct a comprehensive survey study, focusing on the construction, application, and evaluation of LLM-based autonomous agents. In particular, we first explore the essential components of an AI agent, including a profile module, a memory module, a planning module, and an action module. We further investigate the application of LLM-based autonomous agents in the domains of natural sciences, social sciences, and engineering. Subsequently, we delve into a discussion of the evaluation strategies employed in this field, encompassing both subjective and objective methods. Our survey aims to serve as a resource for researchers and practitioners, providing insights, related references, and continuous updates on this exciting and rapidly evolving field. \n\n**📍 This is the first released and published survey paper in the field of LLM-based autonomous agents.**\n\nPaper link: [A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2308.11432) \n\n\n## Update Records\n- 🔥 [25\u002F3\u002F2024] Our survey paper has been accepted by Frontiers of Computer Science, which is the first published survey paper in the field of LLM-based agents.\n  \n- 🔥 [9\u002F8\u002F2023] The second version of our survey has been released on arXiv.\n   \u003Cdetails>\n    \u003Csummary>Updated contents\u003C\u002Fsummary>\n\n    -  **📚 Additional References**\n        - We have added 31 new works until 9\u002F1\u002F2023 to make the survey more comprehensive and up-to-date.\n\n    -  **📊 New Figures**\n        - **Figure 3:** This is a new figure illustrating the differences and similarities between various planning approaches. This helps in gaining a clearer understanding of the comparisons between different planning methods.\n        ![single-path and multi-path reasoning](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPaitesanshi_LLM-Agent-Survey_readme_7d34dc1794ea.png)\n        - **Figure 4:** This is a new figure that describes the evolutionary path of model capability acquisition from the \"Machine Learning era\" to the \"Large Language Model era\" and then to the \"Agent era.\" Specifically, a new concept, \"mechanism engineering,\" has been introduced, which, along with \"parameter learning\" and \"prompt engineering,\" forms part of this evolutionary path.\n        ![Capabilities Acquisition](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPaitesanshi_LLM-Agent-Survey_readme_c2839c375e3e.png)\n\n    -  **🔍 Optimized Classification System**\n        - We have slightly modified the classification system in our survey to make it more logical and organized. \n  \u003C\u002Fdetails>\n\n- 🔥 [8\u002F23\u002F2023] The first version of our survey has been released on arXiv.\u003Cbr>\n          \n\n\u003C!--omit in the toc-->\n## Table of Content\n\n\u003C!-- - [Growth Trend in the Field of LLM-based Autonomous Agent](#-growth-trend-of-llm-based-autonomous-agent)-->\n- [🤖 Construction of LLM-based Autonomous Agent](#-construction-of-llm-based-autonomous-agent)\n- [📍 Applications of LLM-based Autonomous Agent](#-applications-of-llm-based-autonomous-agent)\n- [📊 Evaluation on LLM-based Autonomous Agent](#-evaluation-on-llm-based-autonomous-agent)\n- [🌐 More Comprehensive Summarization](#-more-comprehensive-summarization)\n- [👨‍👨‍👧‍👦 Maintainers](#-maintainers)\n- [📚 Citation](#-citation)\n- [💪 How to Contribute](#-how-to-contribute)\n- [🫡 Acknowledgement](#-acknowledgement)\n- [📧 Contact Us](#-contact-us)\n\n\n\n## 🤖 Construction of LLM-based Autonomous Agent\n![Architecture Design](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPaitesanshi_LLM-Agent-Survey_readme_01611bd23d18.png)\n\n\u003Ctable>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd rowspan='2'align='center'>Model\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd rowspan='2'align='center'>Profile\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd colspan='2'align='center'>Memory\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd rowspan='2'align='center'>Planning\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd rowspan='2'align='center'>Action\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd rowspan='2'align='center'>CA\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd rowspan='2'align='center'>Paper\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd rowspan='2'align='center'>Code\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>Operation\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>Structure\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>WebGPT\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F tools\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F fine-tuning\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2112.09332\">Paper\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>SayCan\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo feedback\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo tools\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo fine-tuning\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2204.01691\">Paper\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fsay-can.github.io\u002F\">Code\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>MRKL\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo feedback\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F tools\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2205.00445\">Paper\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>Inner Monologue\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F feedback\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo tools\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo fine-tuning\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2207.05608\">Paper\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Finnermonologue.github.io\u002F\">Code\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>Social Simulacra\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>GPT-Generated\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo tools\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd 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     \u003Ctd align='center'>PTB\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>Software Testing \u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>✓\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2308.06782\">Paper\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>MintBench\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>Multi-task Evaluation\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>✓\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2309.10691\">Paper\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxingyaoww\u002Fmint-bench\">Code\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>MindAgent\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>Environment Simulation;\u003Cbr>Multi-task Evaluation\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>✓\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2309.09971\">Paper\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>JARVIS-1\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>Environment Simulation\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2311.05997\">Paper\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>TimeCharac\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>GPT Annotation\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>✓\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2405.18027\">Paper\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fahnjaewoo.github.io\u002Ftimechara\u002F\">Code\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n     \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>AppWorld\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>Environment Simulation\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>✓\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2407.18901\">Paper\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstonybrooknlp\u002Fappworld\u002F\">Code\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n* More papers can be found at [More comprehensive Summarization](#-more-comprehensive-summarization).\n\n\u003Chr>\n\n## 🌐 More Comprehensive Summarization\n\nWe are maintaining an [interactive table](https:\u002F\u002Fabyssinian-molybdenum-f76.notion.site\u002F237e9f7515d543c0922c74f4c3012a77?v=0a309e53d6454afcbe7a5a7e169be0f9&pvs=4) that contains more comprehensive papers related to LLM-based Agents. This table includes details such as tags, authors, publication date, and more, allowing you to sort, filter, and find the papers of interest to you.\n![Complete Table](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPaitesanshi_LLM-Agent-Survey_readme_0c1c146719ef.png)\n\n## 👨‍👨‍👧‍👦 Maintainers\n- Lei Wang@[Paitesanshi](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPaitesanshi)\n- Chen Ma@[Uily](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FYilu114)\n- Xueyang Feng@[XueyangFeng](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FXueyangFeng)\n\n## 📚 Citation\nIf you find this survey useful, please cite our paper:\n```\n@misc{wang2023survey,\n      title={A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents}, \n      author={Lei Wang and Chen Ma and Xueyang Feng and Zeyu Zhang and Hao Yang and Jingsen Zhang and Zhiyuan Chen and Jiakai Tang and Xu Chen and Yankai Lin and Wayne Xin Zhao and Zhewei Wei and Ji-Rong Wen},\n      year={2023},\n      eprint={2308.11432},\n      archivePrefix={arXiv},\n      primaryClass={cs.AI}\n}\n```\n\n\n## 💪 How to Contribute\nIf you have a paper or are aware of relevant research that should be incorporated, please contribute via pull requests, issues, email, or other suitable methods.\n\n\n## 🫡 Acknowledgement\nWe thank the following people for their valuable suggestions and contributions to this survey:\n- Yifan Song[@Yifan-Song793](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FYifan-Song793)\n- Qichen Zhao[@Andrewzh112](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAndrewzh112)\n- Ikko E. Ashimine[@eltociear](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Feltociear)\n\n\n## 📧 Contact Us\nIf you have any questions or suggestions, please contact us via:\n- Email: wanglei154@ruc.edu.cn, xu.chen@ruc.edu.cn\n\n\n","# 基于大语言模型的自主智能体综述\n\n![增长趋势](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPaitesanshi_LLM-Agent-Survey_readme_e57bb7ff4f89.png)\n\n自主智能体旨在通过自我引导的指令来实现特定目标。随着大型语言模型（LLMs）的出现与快速发展，利用这些模型作为自主智能体的基础控制器已成为一种日益增长的趋势。尽管该领域的先前研究已取得显著成果，但它们仍属于独立的探索性工作，缺乏系统性的分析。为弥补这一空白，我们开展了一项全面的综述研究，重点探讨基于大语言模型的自主智能体的构建、应用及评估。具体而言，我们首先分析了智能体的核心组件，包括身份模块、记忆模块、规划模块和行动模块。随后，我们进一步考察了基于大语言模型的自主智能体在自然科学、社会科学和工程学等领域的应用。最后，我们深入讨论了该领域中采用的评估策略，涵盖主观与客观两种方法。本综述旨在为研究人员和从业者提供有价值的资源，包括见解、相关参考文献以及对该快速发展的前沿领域的持续更新。\n\n**📍 这是基于大语言模型的自主智能体领域首篇正式发布并发表的综述论文。**\n\n论文链接：[基于大语言模型的自主智能体综述](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2308.11432) \n\n\n## 更新记录\n- 🔥 [2024年3月25日] 我们的综述论文已被《计算机科学前沿》期刊接收，这是基于大语言模型智能体领域首篇发表的综述论文。\n  \n- 🔥 [2023年8月9日] 综述的第二版已在arXiv上发布。\n   \u003Cdetails>\n    \u003Csummary>更新内容\u003C\u002Fsummary>\n\n    -  **📚 补充参考文献**\n        - 我们新增了截至2023年1月9日的31篇最新研究成果，使综述更加全面和及时。\n\n    -  **📊 新图表**\n        - **图3:** 该图展示了不同规划方法之间的异同，有助于更清晰地理解各类规划技术的比较。\n        ![单路径与多路径推理](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPaitesanshi_LLM-Agent-Survey_readme_7d34dc1794ea.png)\n        - **图4:** 该图描述了模型能力获取的演进路径，从“机器学习时代”到“大语言模型时代”，再到“智能体时代”。特别引入了“机制工程”这一新概念，它与“参数学习”和“提示工程”共同构成了这一演进过程。\n        ![能力获取](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPaitesanshi_LLM-Agent-Survey_readme_c2839c375e3e.png)\n\n    -  **🔍 优化分类体系**\n        - 我们对综述中的分类体系进行了微调，使其逻辑性更强、条理更加清晰。\n  \u003C\u002Fdetails>\n\n- 🔥 [2023年8月23日] 综述的第一版已在arXiv上发布。\u003Cbr>\n          \n\n\u003C!--omit in the toc-->\n## 目录\n\n\u003C!-- - [基于大语言模型的自主智能体领域增长趋势](#-growth-trend-of-llm-based-autonomous-agent)-->\n- [🤖 基于大语言模型的自主智能体构建](#-construction-of-llm-based-autonomous-agent)\n- [📍 基于大语言模型的自主智能体应用](#-applications-of-llm-based-autonomous-agent)\n- [📊 基于大语言模型的自主智能体评估](#-evaluation-on-llm-based-autonomous-agent)\n- [🌐 更全面的总结](#-more-comprehensive-summarization)\n- [👨‍👨‍👧‍👦 维护者](#-maintainers)\n- [📚 引用](#-citation)\n- [💪 如何贡献](#-how-to-contribute)\n- [🫡 致谢](#-acknowledgement)\n- [📧 联系我们](#-contact-us)\n\n\n\n## 🤖 基于大语言模型的自主智能体构建\n![架构设计](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPaitesanshi_LLM-Agent-Survey_readme_01611bd23d18.png)\n\n\u003Ctable>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd rowspan='2'align='center'>模型\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd rowspan='2'align='center'>简介\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd colspan='2'align='center'>内存\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd rowspan='2'align='center'>规划\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd rowspan='2'align='center'>行动\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd rowspan='2'align='center'>CA\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd rowspan='2'align='center'>论文\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd rowspan='2'align='center'>代码\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>操作\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>结构\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>WebGPT\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 工具\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 微调\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2112.09332\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>SayCan\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo 反馈\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo 工具\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo 微调\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2204.01691\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fsay-can.github.io\u002F\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>MRKL\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo 反馈\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 工具\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2205.00445\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>内心独白\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 反馈\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo 工具\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo 微调\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2207.05608\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Finnermonologue.github.io\u002F\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>社交拟像\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>GPT生成\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo 工具\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>   \n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2208.04024\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>ReAct\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 反馈\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 工具\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 微调\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2210.03629\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fysymyth\u002FReAct\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>LLM规划器\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 反馈\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo 工具\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>环境反馈\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2212.04088\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fdki-lab.github.io\u002FLLM-Planner\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>MALLM\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>读\u002F写\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>混合\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo 工具\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>   \n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2301.04589\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>aiflows\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>读\u002F写\u002F\u003Cbr>反思\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>混合\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 反馈\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 工具\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>   \n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2308.01285\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fepfl-dlab\u002Faiflows\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>DEPS\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 反馈\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo 工具\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo 微调\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2302.01560\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FCraftJarvis\u002FMC-Planner\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>Toolformer\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd 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  \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>API银行\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 反馈\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 工具\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo 微调\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2304.08244\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"url\">-\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n       \u003C\u002Ftr>\n        \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>变色龙\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo 反馈\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd 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href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fcvlab-columbia\u002Fviper\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>HuggingGPT\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>统一\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo 反馈\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 工具\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2303.17580\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002F\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>生成式代理\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>手工制作\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>读\u002F写\u002F\u003Cbr>反思\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>混合\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 反馈\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo 工具\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>   \n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2304.03442\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjoonspk-research\u002Fgenerative_agents\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>LLM+P\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo 反馈\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo 工具\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>   \n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2304.11477\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>ChemCrow\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 反馈\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 工具\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2304.05376\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fur-whitelab\u002Fchemcrow-public\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>OpenAGI\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd> \n        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微调\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FSignificant-Gravitas\u002FAuto-GPT\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr.\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>SCM\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>读\u002F写\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>混合\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo 工具\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2304.13343\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fwbbeyourself\u002Fscm4llms\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr.\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>社会对齐\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>读\u002F写\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>混合\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo 工具\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>示例\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2305.16960\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fagi-templar\u002FStable-Alignment\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr.\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>GITM\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>读\u002F写\u002F\u003Cbr>反思\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>混合\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 反馈\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo 工具\u003C\u002Ftd>\n        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align='center'>-\u003C\u002Ftd  \n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2308.00352\">论文\u003C\u002Fa\u003C\u002Ftd\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgeekan\u002FMetaGPT\">代码\u003C\u002Fa\n    tr.\n      \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>L2MAC\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>手工制作\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>读\u002F写\u002F\u003Cbr>反思\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>混合\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 反馈\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 工具\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd  \n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2310.02003\">论文\u003C\u002Fa\u003C\u002Ftd\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsamholt\u002Fl2mac\">代码\u003C\u002Fa\n    tr.\n   \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>LEO\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 反馈\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo 工具\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 微调\u003C\u002Ftd \n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2311.12871\">论文\u003C\u002Fa\u003C\u002Ftd\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fembodied-generalist.github.io\">代码\u003C\u002Fa\n    tr.\n   \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>JARVIS-1\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>读\u002F写\u002F\u003Cbr>反思\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>混合\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 反馈\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 工具\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002Fo 微调\u003C\u002Ftd \n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2311.05997\">论文\u003C\u002Fa\u003C\u002Ftd\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FCraftJarvis\u002FJARVIS-1\">代码\u003C\u002Fa\n    tr.\n   \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>CLOVA\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>读\u002F写\u002F\u003Cbr>反思\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>混合\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 反馈\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 工具\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 微调\u003C\u002Ftd \n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2312.10908\">论文\u003C\u002Fa\u003C\u002Ftd\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fclova-tool.github.io\u002F\">代码\u003C\u002Fa\n    tr.\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>LearnAct\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd\n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 反馈\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 工具\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 微调\u003C\u002Ftd \n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2402.15809\">论文\u003C\u002Fa\u003C\u002Ftd\n        \u003Ctd align='center>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzhao-ht\u002FLearnAct\">代码\u003C\u002Fa\n    tr.\n        \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>AgentSquare\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>  \n        \u003Ctd align='center'>读\u002F写\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>混合\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 反馈\u003C\u002Ftd> \n        \u003Ctd align='center'>w\u002F 工具\u003C\u002Ftd \n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd \n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2410.06153\">论文\u003C\u002Fa\u003C\u002Ftd\n        \u003Ctd align='center>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftsinghua-fib-lab\u002Fagentsquare\">代码\u003C\u002Fa\n    tr.\n\u003C\u002Ftable>\n\n* 更多论文可在[更全面的总结](#-more-comprehensive-summarization)中找到。\n* CA 指模型能力获取策略。\n\n\n\n## 📍 基于大语言模型的自主智能体应用\n\n\u003Ctable>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>Title\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>Social Science \u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>Natural Science \u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>Engineering\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>Paper\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>Code\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>Drori et al.\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>Science Education\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2112.15594\">Paper\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>SayCan\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>Robotics & Embodied AI\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2204.01691\">Paper\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fsay-can.github.io\u002F\">Code\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>Inner monologue\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>Robotics & Embodied AI\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2207.05608\">Paper\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Finnermonologue.github.io\u002F\">Code\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>Language-Planners\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>Robotics & Embodied AI\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2201.07207\">Paper\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fhuangwl18\u002Flanguage-planner\">Code\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>Social Simulacra\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>Social Simulation\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2208.04024\">Paper\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>TE\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>Psychology \u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2208.10264\">Paper\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgatiaher\u002Fusing-large-language-models-to-replicate-human-subject-studies\">Code\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>Out of One\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>Political Science and Economy\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2209.06899\">Paper\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>LIBRO\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>CS&SE\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2209.11515\">Paper\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>Blind Judgement\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>Jurisprudence\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2301.05327.pdf\">Paper\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>Horton\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>Political Science and Economy\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2301.07543\">Paper\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n       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\u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>Robotics & Embodied AI\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmbodiai\u002Fembodied-agents\">Code\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>AgentOccam\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>CS&SE\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2410.13825\">Paper\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr> \n\u003C\u002Ftable>\n\n* 更多论文可在[更全面的总结](#-more-comprehensive-summarization)中找到。\n\n\n\n## 📊 基于大语言模型的自主智能体评估\n\n\u003Ctable>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>模型\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>主观评价\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>客观评价\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>基准测试\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>论文\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>代码\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>WebShop\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>环境模拟；多任务评估\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>✓\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2207.01206\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fprinceton-nlp\u002Fwebshop\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>Social Simulacra\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>人工标注\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>社交评价\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2208.04024\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>TE\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>社交评价\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2208.10264\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGatiAher\u002FUsingLarge-Language-Models-to-Replicate-Human-Subject-Studies\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>LIBRO\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>软件测试\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2209.11515\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>ReAct\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>环境模拟\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>✓\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2210.03629\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fysymyth\u002FReAct\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>Out of One, Many\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>图灵测试\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>社交评价；多任务评估\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>        \n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2209.06899\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>DEPS\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>环境模拟\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>✓\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2302.01560\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>Jalil et al.\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>软件测试\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2302.03287\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsajedjalil\u002FChatGPT-Software-Testing-Stud\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>Reflexion\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>环境模拟；多任务评估\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2303.11366\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnoahshinn024\u002Freflexion\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>IGLU\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>环境模拟\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>✓\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2304.10750\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>Generative Agents\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>人工标注；图灵测试\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2304.03442\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fjoonspk-research\u002Fgenerative_agents\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>ToolBench\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>人工标注\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>多任务评估\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>✓\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2307.16789\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenBMB\u002FToolBench\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>GITM\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>环境模拟\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>✓\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2305.17144\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOpenGVLab\u002FGITM\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>Two-Failures\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>多任务评估\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2305.14279\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>Voyager\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>环境模拟\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>✓\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2305.16291\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMineDojo\u002FVoyager\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>SocKET\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>社交评价；多任务评估\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>✓\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca 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href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2305.13455\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fclp-research\u002Fclembench\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>Mind2Web\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>环境模拟；多任务评估\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>✓\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2306.06070\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FOSU-NLP-Group\u002FMind2Web\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>Dialop\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>社交评价\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd 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\u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2307.02485\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fvis-www.cs.umass.edu\u002FCo-LLM-Agents\u002F\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>Tachikuma\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>人工标注\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>环境模拟\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>✓\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2307.12573\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>WebArena\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>环境模拟\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>✓\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2307.13854\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fweb-arena-x\u002Fwebarena\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>RocoBench\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>环境模拟；社交评价；多任务评估\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>✓\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2307.04738\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fproject-roco.github.io\u002F\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>AgentSims\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>社交评价\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd 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align='center'>环境模拟；多任务评估；软件测试\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>✓\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2308.05960\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsalesforce\u002FBOLAA\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>Gentopia\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>孤立推理；多任务评估\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>✓\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2308.04030\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FGentopia-AI\u002FGentopia\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>EmotionBench\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>人工标注\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>✓\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2308.03656\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FCUHK-ARISE\u002FEmotionBench\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>PTB\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>软件测试\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>✓\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2308.06782\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>MintBench\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>多任务评估\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>✓\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2309.10691\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fxingyaoww\u002Fmint-bench\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>MindAgent\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>环境模拟；多任务评估\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>✓\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2309.09971\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>JARVIS-1\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>环境模拟\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2311.05997\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>TimeCharac\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>GPT标注\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>✓\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2405.18027\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fahnjaewoo.github.io\u002Ftimechara\u002F\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n        \u003Ctd align='center'>AppWorld\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>-\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>环境模拟\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>✓\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2407.18901\">论文\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n        \u003Ctd align='center'>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fstonybrooknlp\u002Fappworld\u002F\">代码\u003C\u002Fa>\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n* 更多论文可在[更全面的综述](#-more-comprehensive-summarization)中找到。\n\n\u003Chr>\n\n\n\n## 🌐 更全面的综述\n\n我们维护着一个[交互式表格](https:\u002F\u002Fabyssinian-molybdenum-f76.notion.site\u002F237e9f7515d543c0922c74f4c3012a77?v=0a309e53d6454afcbe7a5a7e169be0f9&pvs=4)，其中包含了更多与基于大语言模型的智能体相关的文献。该表格包括标签、作者、发表日期等详细信息，方便您进行排序、筛选，从而找到感兴趣的论文。\n![完整表格](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPaitesanshi_LLM-Agent-Survey_readme_0c1c146719ef.png)\n\n## 👨‍👨‍👧‍👦 维护者\n- 王磊@[Paitesanshi](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPaitesanshi)\n- 马晨@[Uily](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FYilu114)\n- 冯学阳@[XueyangFeng](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FXueyangFeng)\n\n## 📚 引用\n如果您觉得本综述有用，请引用我们的论文：\n```\n@misc{wang2023survey,\n      title={A Survey on Large Language Model based Autonomous Agents}, \n      author={Lei Wang and Chen Ma and Xueyang Feng and Zeyu Zhang and Hao Yang and Jingsen Zhang and Zhiyuan Chen and Jiakai Tang and Xu Chen and Yankai Lin and Wayne Xin Zhao and Zhewei Wei and Ji-Rong Wen},\n      year={2023},\n      eprint={2308.11432},\n      archivePrefix={arXiv},\n      primaryClass={cs.AI}\n}\n```\n\n\n## 💪 如何贡献\n如果您有相关论文或了解到值得纳入的前沿研究，请通过 Pull Request、Issue、邮件或其他合适的方式为我们贡献力量。\n\n\n## 🫡 致谢\n我们感谢以下各位对本综述提出的宝贵建议和贡献：\n- 宋一帆[@Yifan-Song793](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FYifan-Song793)\n- 赵启辰[@Andrewzh112](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FAndrewzh112)\n- Ikko E. Ashimine[@eltociear](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Feltociear)\n\n\n## 📧 联系我们\n如有任何问题或建议，请通过以下方式联系我们：\n- 邮箱：wanglei154@ruc.edu.cn, xu.chen@ruc.edu.cn","# LLM-Agent-Survey 快速上手指南\n\n**LLM-Agent-Survey** 并非一个可执行的软件工具或代码库，而是一份关于“基于大语言模型（LLM）的自主智能体”领域的**综述论文及其配套资源仓库**。该仓库主要收录了相关研究论文、代码链接、分类体系及演化趋势分析，旨在为研究人员和开发者提供系统的知识索引。\n\n因此，本指南将指导你如何获取、浏览和利用该仓库中的核心资源。\n\n## 环境准备\n\n由于本项目主要是文档和资源列表，无需复杂的计算环境或 GPU 支持。\n\n*   **系统要求**：Windows \u002F macOS \u002F Linux 均可。\n*   **前置依赖**：\n    *   Git（用于克隆仓库）\n    *   Web 浏览器（用于查看渲染后的 Markdown 文档和访问论文链接）\n    *   （可选）PDF 阅读器（用于阅读下载的论文）\n\n## 安装步骤\n\n通过 Git 克隆仓库到本地，即可获取最新的综述内容、图表及论文\u002F代码索引表。\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPaitesanshi\u002FLLM-Agent-Survey.git\ncd LLM-Agent-Survey\n```\n\n> **提示**：如果国内访问 GitHub 速度较慢，可使用国内镜像源（如 Gitee，若有同步版本）或配置 Git 代理加速。目前建议直接通过官方仓库获取最新更新。\n\n## 基本使用\n\n本项目的核心用法是查阅 `README.md` 文件中的分类表格和章节，以寻找你感兴趣的智能体架构、应用场景或具体论文的源代码。\n\n### 1. 查看核心综述内容\n在本地或 GitHub 网页上打开 `README.md`。你将看到以下核心板块：\n*   **🤖 智能体构建 (Construction)**：包含 Profile（画像）、Memory（记忆）、Planning（规划）、Action（行动）等模块的详细对比表。\n*   **📍 应用领域 (Applications)**：涵盖自然科学、社会科学和工程领域的应用案例。\n*   **📊 评估策略 (Evaluation)**：主观与客观评估方法的总结。\n\n### 2. 查找特定模型的论文与代码\n在 `README.md` 的 **\"Construction of LLM-based Autonomous Agent\"** 章节中，维护了一个详细的表格。你可以快速定位知名模型（如 ReAct, Reflexion, CAMEL 等），并直接点击对应的链接：\n\n*   **Paper**: 点击链接跳转至 arXiv 阅读论文原文。\n*   **Code**: 点击链接跳转至该模型的官方代码仓库。\n\n**示例：查找 \"ReAct\" 模型资源**\n在表格中找到 `ReAct` 一行：\n*   点击 **Paper** 列的链接：[https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2210.03629](https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fabs\u002F2210.03629) 阅读论文。\n*   点击 **Code** 列的链接：[https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fysymyth\u002FReAct](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fysymyth\u002FReAct) 进入代码库进行实际部署。\n\n### 3. 跟踪最新动态\n关注仓库根目录下的 **Update Records** 部分，了解最新的论文收录情况（例如新增的 31 篇著作）以及分类体系的优化更新。该仓库会持续更新以反映该领域的最新进展。","某高校人工智能实验室的研究团队正计划开展一项关于“大语言模型自主智能体在医疗诊断辅助中应用”的前沿研究，急需构建系统的理论框架。\n\n### 没有 LLM-Agent-Survey 时\n- **文献搜集如大海捞针**：研究人员需手动在 arXiv 和各大会议中筛选数百篇分散的论文，难以区分哪些是真正的自主智能体研究，哪些仅是简单的提示词工程。\n- **架构设计缺乏标准**：在定义智能体的记忆、规划等核心模块时，团队只能参考零散的独立提案，导致系统架构逻辑混乱，缺乏统一的分类体系指导。\n- **评估方法主观片面**：由于缺乏对现有评估策略的系统梳理，团队设计的实验指标过于单一，难以客观衡量智能体在复杂医疗场景下的真实推理能力。\n- **领域视野受限**：团队仅关注计算机科学内部进展，忽略了该技术在自然科学或工程学中的跨界应用案例，错失了重要的灵感来源。\n\n### 使用 LLM-Agent-Survey 后\n- **一站式知识导航**：LLM-Agent-Survey 提供了截至最新的 31+ 篇核心参考文献及增长趋势图，帮助团队迅速锁定高质量论文，将文献调研时间从数周缩短至几天。\n- **清晰的结构化蓝图**：借助工具中详细的“构建”章节，团队直接采用了其标准化的四大模块（画像、记忆、规划、行动）分类法，快速确立了严谨的系统架构。\n- **科学的评估体系**：参考工具中总结的主客观评估策略，团队设计了多维度的测试方案，能够更准确地量化智能体在诊断任务中的规划与执行效果。\n- **跨学科灵感激发**：通过阅读工具中关于自然科学和社会科学的应用综述，团队成功借鉴了其他领域的机制工程设计思路，优化了医疗场景下的交互逻辑。\n\nLLM-Agent-Survey 不仅是一份文献清单，更是研究者从碎片化探索走向系统化创新的关键路线图，极大地降低了进入自主智能体领域的门槛。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FPaitesanshi_LLM-Agent-Survey_e57bb7ff.png","Paitesanshi","Lei Wang","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FPaitesanshi_0da1e84d.jpg","A PhD student at Renmin University of China.","Renmin University of China","No. 59 Zhongguancun Street, Haidian District Beijing, 100872, P.R. China","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPaitesanshi",2893,159,"2026-04-19T01:29:09","","未说明",{"notes":86,"python":84,"dependencies":87},"该项目是一个关于基于大语言模型的自主智能体的综述论文（Survey Paper）及其相关资源列表，并非一个可直接运行的软件工具或框架。README 主要列出了该领域的相关研究论文、代码库链接和分类表格，因此没有具体的操作系统、GPU、内存、Python 版本或依赖库的安装需求。用户可参考文中列出的各个具体项目（如 ReAct, CAMEL, Reflexion 等）的独立仓库以获取相应的运行环境要求。",[],[36,13,89],"其他","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-20T17:01:48.943236",[93,98,103,108,113,118],{"id":94,"question_zh":95,"answer_zh":96,"source_url":97},45180,"论文中提到的 \"API-Bank\" 链接失效了，正确的地址是什么？","该链接问题已修复。您可以在以下位置找到 \"API-Bank\" 论文的链接：https:\u002F\u002Farxiv.org\u002Fpdf\u002F2304.08244.pdf","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPaitesanshi\u002FLLM-Agent-Survey\u002Fissues\u002F11",{"id":99,"question_zh":100,"answer_zh":101,"source_url":102},45181,"文章中提到的统一智能体框架（unified agent framework）会开源代码吗？","作者仅提出了统一框架的概念，并未实现具体代码，因此目前没有开源计划。该框架主要用于综述中的理论概述。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPaitesanshi\u002FLLM-Agent-Survey\u002Fissues\u002F3",{"id":104,"question_zh":105,"answer_zh":106,"source_url":107},45182,"如何在交互式表格中查看某个模型是否需要微调（Fine-tuning）？","维护者已在 Notion 交互式表格的 \"Capability Acquisition\"（能力获取）列中添加了标签。您可以查找 `w\u002F Fine-tuning`、`Prompt Engineering` 和 `Mechanism Engineering` 这三种标签来区分不同模型的能力获取方式，这与论文内容保持一致。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPaitesanshi\u002FLLM-Agent-Survey\u002Fissues\u002F9",{"id":109,"question_zh":110,"answer_zh":111,"source_url":112},45183,"论文第 6 页公式 1 中应该使用 \"argmax\" 还是 \"argmin\"？","这取决于评分函数（scoring functions）的定义方式。如果定义的评分指标（如 s^imp）越小代表重要性越高，则应使用 \"argmin\"；反之则用 \"argmax\"。实际上两者并不影响核心逻辑，因为可以通过在评分函数前添加负号来相互转换。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPaitesanshi\u002FLLM-Agent-Survey\u002Fissues\u002F8",{"id":114,"question_zh":115,"answer_zh":116,"source_url":117},45184,"为什么综述中超过 90% 的引用都是 arXiv 版本，而不是正式发表的会议或期刊版本？","这是因为在撰写该综述的第一个版本时，许多引用的论文当时仍处于审稿阶段，尚未正式发表。作者计划在下一个版本的综述中更新这些引用，将其替换为正式出版的版本。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPaitesanshi\u002FLLM-Agent-Survey\u002Fissues\u002F19",{"id":119,"question_zh":120,"answer_zh":121,"source_url":122},45185,"如何向该仓库提交新的相关论文或框架以被收录？","您可以通过在 GitHub 仓库中提交 Issue 来推荐新的工作。请在 Issue 中提供论文标题、作者、发表 venue（如 NeurIPS）、论文链接（arXiv 或官网）以及代码仓库链接，并简要说明其贡献。维护者会在阅读并评估相关性后，将其添加到仓库和后续的综述更新中（例如 Chameleon、GNN4TaskPlan 等框架均是通过此方式收录的）。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FPaitesanshi\u002FLLM-Agent-Survey\u002Fissues\u002F18",[]]