RUC-NLPIR/Awesome-Long-Horizon-Agents

このGitHubリポジトリは、長期的なAIエージェント（数分、数時間、またはオープンエンドなストリームにわたって拡張されたマルチステップタスクを処理できるAIシステム）に関する厳選されたリソースコレクション（論文、ベンチマーク、ニュースなど）です。このプロジェクトはサーベイ論文に付随し、研究者や開発者にとって分野の地図として機能することを目的としています。

何が含まれていますか？

リポジトリは本質的に、750以上の論文やその他のリソースのよく整理されたリストであり、トピックごとにグループ化されています。各エントリは通常、元の論文やコードにリンクしています。READMEには以下も含まれています：

• サーベイ論文（「長期的エージェントに向けて：サーベイ」）がOpenReviewとプレプリントで利用可能です。
• 更新とコミュニティ機能に関するニュース（例：計画中の更新版）。
• サーベイの構造を反映した目次。
• 主要なアイデアを説明する図（例：タスク時間地平線の成長、研究の風景）。
• プロジェクトを適切に引用するための引用ファイル（BibTeX）。

どのように整理されていますか？

コンテンツは、トピックを案内する主要セクションに分かれています：

• 基礎——「長期的」の意味を形式化し、3つのネストされたレベル（H1–H3）とそれらが必要とする能力を定義します。
• 進化——分野を3つの段階で追跡します：プロンプトエンジニアリング（2020–2023）、コンテキストエンジニアリング（2023–2025）、ランタイムハーネス（2025–現在）。
• ハーネス——外部エンジニアリングをカバー：ループ、メモリ、ツール、オーケストレーション、検証など。
• 最適化——内部モデル調整をカバー：アーキテクチャ、トレーニングデータ、ファインチューニング、強化学習、自己進化。
• アプリケーション——実世界のドメイン（ソフトウェア、情報検索、コンピュータ使用など）での長期的エージェントの例。
• ベンチマークとリソース——評価ツールとデータセット。
• フロンティア——未解決の問題と将来の方向性。

この分割は、サーベイの中心的なアイデアを反映しています：長期的な能力は、相互作用する2つの側面から来る——ハーネス（メモリやツール使用などの外部スキャフォールディング）とモデル最適化（長いタスクを処理するための内部トレーニング）。READMEは、これらの2つの側面が共進化することを説明しています：能力は最初にハーネスで実装され、その後モデルに内面化される可能性があり、より強力なモデルがより良いハーネスを可能にします。

誰のためのものですか？

• 研究者——分野の構造化された概要や便利な参考文献を求める方。
• 開発者——長い時間地平線で動作する必要があるAIエージェントを構築する方。
• 学生または愛好家——トピックへのガイド付き入門を探している方。

どのように使用できますか？

• セクションを閲覧——目次のリンクをクリックするか、READMEをスクロールします。
• サーベイを読む——論文は概念を説明し、リスト内の多くの項目を参照しています。
• プロジェクトを引用——使用する場合、すぐに使えるBibTeXエントリが提供されています。
• 貢献——リポジトリはプルリクエストを明示的に歓迎しているため、最近の作業を追加できます。

注目すべき機能

• 継続的に更新——READMEは11月初旬の更新を計画していると述べています。
• コミュニティ駆動——貢献が奨励されています。
• ウェブサイトとソーシャルメディアリンク（X、小红书、WeChatの報道）が含まれており、さらなる更新を提供します。

要するに、このプロジェクトは、長期的なAIエージェントに関する主要な文献とリソースを統合した生きた、よく構造化されたリポジトリであり、基礎からフロンティアまでトピックを簡単に探索できます。