zjunlp/LLMAgentPapers

이 프로젝트가 무엇인가

LLMAgentPapers는 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트에 관한 학술 논문의 선별된 읽기 목록입니다. 에이전트는 언어 모델을 "두뇌"로 사용하여 계획하고, 기억하고, 도구를 사용하거나 다른 에이전트와 대화하는 AI 시스템입니다. 이 빠르게 발전하는 연구 분야를 연구하려는 모든 사람을 위한 잘 정리된 참고 문헌이라고 생각하세요.

누가 언제 만들었는가

• 제작자: zjunlp, 자연어 처리 연구 그룹(이름은 저장 대학의 NLP 연구실을 시사합니다).
• 시작: 2023년 6월, 특히 다중 에이전트 시스템에 관한 논문을 추적하기 위해 시작되었습니다.
• 여전히 활발함: 저장소에는 최근 커밋 배지가 표시되고 2026년까지의 논문이 포함되어 있어 유지 관리되고 있습니다.

내용

목록은 명확한 섹션으로 구성되어 있습니다:

1. 개요 논문 — LLM 에이전트 분야 전체를 조망하는 서베이.
2. 단일 에이전트 논문, 다섯 가지 하위 주제로 나뉩니다:
   • 성격 — 에이전트에 특성, 역할 또는 인간과 유사한 행동을 부여합니다.
   • 메모리 — 에이전트가 긴 대화나 작업 중에 정보를 기억하도록 돕습니다.
   • 계획 — 에이전트가 목표를 단계로 분해하도록 합니다.
   • 도구 사용 — 에이전트가 외부 소프트웨어나 API를 호출할 수 있게 합니다.
   • RL 훈련 — 강화 학습으로 에이전트를 훈련합니다.
3. 다중 에이전트 논문, 다음으로 나뉩니다:
   • 작업 지향 통신 (에이전트가 협력하거나 경쟁하여 작업을 완료)
   • 캐주얼/개방형 대화 (에이전트가 그냥 대화)
4. 응용 프로그램 — 실제 사용 사례.
5. 프레임워크 — 에이전트를 구축하기 위한 소프트웨어 시스템.
6. 기타 — 위에 해당하지 않는 모든 것.
7. 리소스 — 벤치마크, 도구 목록 및 도구 유형.

각 논문 항목에는 제목, 저자, 초록 링크(일반적으로 arXiv) 및 게시 날짜가 나열됩니다.

주목할 만한 최근 추가

2024년 3월, 팀은 LLM 에이전트의 계획을 개선하기 위해 지식을 사용하는 방법에 대한 자체 논문 KnowAgent를 발표했습니다.

관련 프로젝트

README는 같은 그룹의 두 자매 논문 목록을 가리킵니다:

• Prompt4ReasoningPapers — 언어 모델 프롬프팅을 통한 추론에 관한 논문.
• KnowledgeEditingPapers — 대규모 언어 모델 내부의 지식 편집에 관한 논문.

라이선스

저장소는 MIT 라이선스로 공개되어 있으며, 출처 표시와 함께 자유롭게 재사용할 수 있습니다.