TypeScript-фреймворк для AI-агентов с долговременной когнитивной памятью, опциональной HEXACO-личностью, оркестрацией мультиагентных команд и единым интерфейсом для 13 LLM-провайдеров.
685+1 за неделю103TypeScriptApache-2.0Обновлён 6 минут назад
weitianxin/Awesome-Agentic-Reasoning
Подборка статей к обзору агентного рассуждения в LLM: планирование, использование инструментов, поиск, память, мультиагентные системы и их применение.
- Звёзды
- 1,427
- Форки
- 115
- Открытые issues
- 16
- Последний коммит
- 2 месяца назад
Что это?
Awesome-Agentic-Reasoning — это подборка научных статей и ресурсов, посвящённых обзору «Agentic Reasoning for Large Language Models». В ней собраны работы об агентах на базе LLM, которые сочетают рассуждение с действиями: от базовых возможностей одиночных агентов до саморазвивающегося рассуждения на основе обратной связи и памяти, а также коллективного рассуждения в мультиагентных системах.
Статьи сгруппированы по темам: планирование (рабочие процессы в контексте, поиск по дереву, планирование на этапе post-training), оптимизация использования инструментов, агентный поиск, механизмы обратной связи и агентная память. Подборка также охватывает области применения: агенты для математики и программирования, научных исследований, взаимодействия с физическим миром, здравоохранения и веб-исследований, а также включает раздел с бенчмарками.
Репозиторий принимает pull request и issues с предложениями новых статей. В нём также есть ссылка на версию обзора на arXiv и запись для цитирования.
Ключевые возможности
- 01Статьи сгруппированы по трём уровням агентного рассуждения: базовому, саморазвивающемуся и коллективному
- 02Материалы о планировании, использовании инструментов, агентном поиске и агентной памяти
- 03Отдельные разделы о ролях и взаимодействии мультиагентных систем
- 04Подборки по областям применения: агенты для программирования, науки, взаимодействия с физическим миром, медицины и веба
- 05Раздел с бенчмарками для оценки агентного рассуждения
Сценарии использования
- Поиск предыдущих исследований по планированию агентов на базе LLM и использованию ими инструментов
- Обзор новых статей об агентной памяти и самообучении агентов
- Составление списка литературы по агентному ИИ
В подборках
Темы
#agent#llm#reasoning#survey#paper-list#multi-agent#tool-use#agentic-ai#awesome-resources#generative-ai
Частые вопросы
- Что такое Awesome-Agentic-Reasoning?
- Подборка статей к обзору агентного рассуждения в LLM: планирование, использование инструментов, поиск, память, мультиагентные системы и их применение. Awesome-Agentic-Reasoning — это подборка научных статей и ресурсов, посвящённых обзору «Agentic Reasoning for Large Language Models». В ней собраны работы об агентах на базе LLM, которые сочетают рассуждение с действиями: от базовых возможностей одиночных агентов до саморазвивающегося рассуждения на основе обратной связи и памяти, а также коллективного рассуждения в мультиагентных системах.
- Awesome-Agentic-Reasoning можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- Awesome-Agentic-Reasoning распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- Awesome-Agentic-Reasoning всё ещё поддерживается?
- Обновлялся за последние 6 месяцев. Последний коммит в Awesome-Agentic-Reasoning — 21 сент. 2026 г..
- Для чего можно использовать Awesome-Agentic-Reasoning?
- Поиск предыдущих исследований по планированию агентов на базе LLM и использованию ими инструментов Обзор новых статей об агентной памяти и самообучении агентов Составление списка литературы по агентному ИИ
- Где скачать Awesome-Agentic-Reasoning?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/weitianxin/Awesome-Agentic-Reasoning
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Python-фреймворк для создания, запуска и наблюдения за LLM-агентами: инструменты, команды агентов, память, изолированное выполнение и развёртываемый сервис.
35,5 тыс.+556 за неделю3,8 тыс.PythonApache-2.0Обновлён 3 дня назад
Python-фреймворк от Google для создания, оценки и развертывания AI-агентов с упором на Gemini и поддержкой разных моделей.
22,1 тыс.+76 за неделю4,3 тыс.PythonApache-2.0Обновлён вчера
Самостоятельно размещаемый AI-ассистент для семей и небольших команд: несколько экспертов, интеграции с мессенджерами и веб-панель в одном процессе.
11,7 тыс.+370 за неделю1,6 тыс.PythonMITАктивно поддерживаетсяОбновлён позавчера
Платформа корпоративного уровня для создания и запуска AI-агентов: управление моделями, интеграция инструментов MCP и автоматизация RPA.
8,9 тыс.909JavaApache-2.0Активно поддерживаетсяОбновлён вчера
Платформа без программирования, которая создает готовых к эксплуатации AI-агентов по описанию на естественном языке и включает инструменты, память и оркестрацию.
6,1 тыс.+55 за неделю774PythonMITОбновлён вчера