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LLM Agent 研究综述 2023-2026
LLM Agent 研究综述 2023-2026
60 篇顶会论文 × 5 大方向 × 标准 BibTeX，一份能直接投稿 Related Work 的学术综述
基本信息
| 名称（name） | LLM Agent 研究综述 2023-2026 |
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| 副标题（subtitle） | 60 篇顶会论文 × 5 大方向 × 标准 BibTeX，一份能直接投稿 Related Work 的学术综述 |
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| 简介（displayDescription） | 做 Agent 方向的研究最难的不是写实验，而是把三年来 ReAct、Reflexion、MemGPT、AutoGen、Toolformer、AgentBench、WebArena、SWE-bench…… 几十篇论文按脉络串起来——既要讲清谁继承了谁、谁反对了谁，又要给出准确的 arXiv ID 和作者署名，任谁都头疼。
这个案例演示了深度研究团队如何 6 分钟内产出一份《2023-2026 大模型 Agent 研究进展综述》：Chief Editor 统筹，按 5 大方向（经典范式 / 记忆机制 / 多智能体 / 工具使用 / 评测基准）+ 未来预判共 6 章分头调研，每章 5-11 篇代表性工作（含作者、arXiv ID、发表场所、核心贡献），章末附 ASCII 研究脉络图（继承/反对/改进关系），最后交付 60 条标准 BibTeX 清单，可直接粘到 LaTeX 模板里。
适合：AI 博士生开题 / 投稿前做 Related Work / Foundation Model 研究团队内部培训 / Applied Scientist 跟进前沿 / 技术 VP 了解 Agent 技术图谱。 |
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| 分类（categories） | 知识与学习数据分析信息与资讯 |
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| 标签（tags） | 学术综述LLM Agent研究前沿BibTeXSurvey |
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| 累计使用人次 | 0 |
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| 质量分（quality_score） | 90 |
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| 版本（version） | 1.0 查看更新记录 ↓ |
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| 产物类型（artifact_type） | md |
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| 引用的专家 | 深度研究团队 |
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每日记录
本条目按天记录的使用人次。共 1 天 —— 满 2 天后会显示日增。
| 日期 | 累计使用人次 | 日增 |
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| 2026-09-23 |
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更新记录
每次采集与上一条记录对比得到的字段变化（版本、简介、职称、标签等）。共 1 次。
2026-09-23 08:22
- 简介：做 Agent 方向的研究最难的不是写实验，而是把三年来 ReAct、Reflexion、MemGPT、AutoGen、Toolformer、AgentBench、WebArena… → 做 Agent 方向的研究最难的不是写实验，而是把三年来 ReAct、Reflexion、MemGPT、AutoGen、Toolformer、AgentBench、WebArena…