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LLM의 에이전트 추론에 관한 서베이를 바탕으로 계획 수립, 도구 사용, 검색, 메모리, 멀티 에이전트 시스템과 응용 분야를 다룬 선별 논문 목록입니다.

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2개월 전

어떤 프로젝트인가요?

Awesome-Agentic-Reasoning은 "Agentic Reasoning for Large Language Models" 서베이를 중심으로 구성한 선별 연구 논문 및 자료 모음입니다. 추론과 행동을 결합하는 LLM 에이전트 연구를 기초적인 단일 에이전트 역량, 피드백과 메모리를 통한 자기 진화형 추론, 멀티 에이전트 시스템의 집단 추론으로 나눠 정리합니다.

목록은 계획 수립(인컨텍스트 워크플로, 트리 탐색, 사후 학습 기반 계획), 도구 사용 최적화, 에이전트 검색, 피드백 메커니즘, 에이전트 메모리 등 주제별로 논문을 분류합니다. 수학 및 코딩 에이전트, 과학적 발견, 임바디드 에이전트, 헬스케어, 웹 리서치 에이전트 등의 응용 분야와 벤치마크 섹션도 다룹니다.

이 저장소는 새 논문을 제안하는 pull request와 이슈를 받으며, 서베이의 arXiv 버전과 인용 정보를 함께 제공합니다.

핵심 기능

  • 01기초, 자기 진화형, 집단형 에이전트 추론 단계별 논문 분류
  • 02계획 수립, 도구 사용, 에이전트 검색 및 에이전트 메모리 관련 자료 수록
  • 03멀티 에이전트의 역할과 협업을 다루는 별도 섹션
  • 04코딩, 과학, 임바디드, 의료, 웹 에이전트의 응용 분야별 목록
  • 05에이전트 추론 평가를 위한 벤치마크 섹션

활용 사례

  • LLM 에이전트의 계획 수립이나 도구 사용에 관한 선행 연구를 찾는 연구자
  • 에이전트 메모리와 자기 개선에 관한 최신 논문을 살펴보는 엔지니어
  • 에이전트 AI 관련 읽을거리 목록을 만드는 학생

포함된 컬렉션

오픈소스 AI 에이전트 프레임워크와 앱

토픽

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자주 묻는 질문

Awesome-Agentic-Reasoning은(는) 무엇인가요?
LLM의 에이전트 추론에 관한 서베이를 바탕으로 계획 수립, 도구 사용, 검색, 메모리, 멀티 에이전트 시스템과 응용 분야를 다룬 선별 논문 목록입니다. Awesome-Agentic-Reasoning은 "Agentic Reasoning for Large Language Models" 서베이를 중심으로 구성한 선별 연구 논문 및 자료 모음입니다. 추론과 행동을 결합하는 LLM 에이전트 연구를 기초적인 단일 에이전트 역량, 피드백과 메모리를 통한 자기 진화형 추론, 멀티 에이전트 시스템의 집단 추론으로 나눠 정리합니다.
Awesome-Agentic-Reasoning은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
Awesome-Agentic-Reasoning은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
Awesome-Agentic-Reasoning은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
6개월 이내 업데이트. Awesome-Agentic-Reasoning의 마지막 커밋은 2026년 9월 21일입니다.
Awesome-Agentic-Reasoning은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
LLM 에이전트의 계획 수립이나 도구 사용에 관한 선행 연구를 찾는 연구자 에이전트 메모리와 자기 개선에 관한 최신 논문을 살펴보는 엔지니어 에이전트 AI 관련 읽을거리 목록을 만드는 학생
Awesome-Agentic-Reasoning은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/weitianxin/Awesome-Agentic-Reasoning

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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