启程与远征Ⅲ--很棒的大语言模型代理

这是关于什么的？

这篇 Awesome-LLM-Agents 是对 Agentic AI 上的最新里程碑论文和开源项目的深度优先回顾。

这个 Awesome-LLM-Agents 项目是我在LLM-Agents-in-Production主题上建立专业知识的第一步，我打算将这个故事用作知识库，记录项目的方法、流程和目录。在此过程中，我应用了几个框架来帮助规划和执行。

方法论和框架

为了最大限度地提高该项目的有效性，我采用了文献中的几个框架来帮助规划和组织。

让我们从最终目标开始——通过做这个项目，我的目标是：

1. 从文献中获取最先进的知识和技能
2. 通过写作和与观众分享来巩固我的学习成果
3. 通过观察互动统计数据来评估内容质量
4. 一些额外收入会很好（请慷慨地进行互动！）

接下来，我使用的另一个框架是史蒂夫·巴特利特（Steve Bartlett）的《CEO日记》一书中介绍的五个桶框架。

史蒂夫·巴特利特的《CEO日记》中的五个桶

Steve 认为任何人都应该遵循以下顺序： （1）知识（2）技能（3）网络（4）资源（5）声誉。这是因为较早的桶中的内容将成为下一个桶的基础（即自然地填充某些部分）。因此，这个项目的主要目标是填满知识桶，通过回顾里程碑论文和项目，并与技术和非技术受众分享，从而巩固和评估我的知识和理解水平。

我使用的下一个框架是审阅论文的方法。它来自 Andrew Ng 在斯坦福 CS230职业建议和阅读研究论文讲座上的一次演讲。Andrew 建议：

阅读50 到 100 篇论文可以让您对领域适应性有非常好的了解。

在审阅每份试卷时，安德鲁建议要牢记四个问题：

1. 作者试图实现什么目标？
2. 该方法的关键要素是什么？
3. 你自己能用什么？
4. 您还想遵循哪些其他参考资料？

我会在每篇论文的简短评论中包含对上述四个问题的回答，并在长篇评论中包含扩展版本。

执行计划

为了高效地完成这个项目，我将采用瀑布方法，按顺序执行以下操作（这个故事包括第 1 至第 3 项，完成后链接到其余项目）：

1. [完成] 对域名和子域名进行分类
2. [ WIP ] 整理 100 篇里程碑或高质量近期论文列表
3. [ WIP ] 策划约 10 个开源项目
4. 审查每篇论文的长篇和短篇版本
5. 将评论合并为两篇文章，一篇为学术调查，另一篇为 Medium 故事。