一个系统且全面调查基于大模型的 AI Agents 的知识库,列出了必读论文,涵盖了感知、决策和行动等组件。该项目详细阐述了 AI Agents 的大脑、感知和行动组件,列举了关于 Single-Agent、Multi-Agent 和 Human-Agent cooperation 的系列论文,探讨基于 Agents 的行为和个性,从个体性研究到社会性,并包含2023年3月之后发表的最新论文。
LLM-Agent-Paper-List的特点:
1. 详细阐述了 AI Agents 的大脑、感知和行动组件
2. 列举了关于 Single-Agent、Multi-Agent 和 Human-Agent cooperation 的系列论文
3. 探讨基于 Agents 的行为和个性,从个体性研究到社会性
4. 包含2023年3月之后发表的最新论文
5. 提供全面的 LLM 代理相关论文
6. 便于用户快速查找和访问相关文献
7. 持续更新,保持最新的研究进展
LLM-Agent-Paper-List的功能:
1. 查阅关于 AI Agents 的最新研究论文
2. 了解不同类型 Agents 的运作和合作方式
3. 研究 AI Agents 的感知、决策和行动机制
4. 获取关于 Agents 行为和个性的深入分析
5. 作为研究和开发的参考资料
6. 为学术写作和项目提供文献支持
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