taichengguo/LLM_MultiAgents_Survey_Papers

解決する課題

本プロジェクトは、LLM（大規模言語モデル）ベースのマルチエージェントシステムに関する急速に増加する研究文献を追跡するという課題に対処します。研究者や開発者がこの分野を把握できるよう、学術論文を集中管理し、キュレーションしたリポジトリを提供します。

仕組み

このリポジトリは、研究を5つの主要なストリーム（エージェント構築フレームワーク、オーケストレーションと効率化、問題解決アプリケーション、世界シミュレーション、データセット/ベンチマーク）に分類しています。この分野の包括的なサーベイ論文の著者によって管理されており、最新の動向を取り入れるために隔週で更新されます。

対象読者

複数のLLMベースのエージェントがどのように協力、議論、あるいは複雑な環境をシミュレートしてタスクを解決するかを探求したい研究者、AIエンジニア、学生向けに設計されています。

ハイライト

• マルチエージェントフレームワーク、オーケストレーション、効率化を網羅した厳選された論文リスト。
• ソフトウェア開発、ロボティクス、科学研究、医療意思決定など、幅広い応用分野をカバー。
• 社会、経済、ゲーム理論のシナリオを含む、世界シミュレーション研究専用のセクション。
• マルチエージェントシステムを評価するためのデータセットとベンチマークのコレクション。
• 最新の学術文献を常に反映させるための定期的な更新。