从ICML、NIPS等顶会目前已统计的发文数据来看，Agent这方向可以说是一骑绝尘，几乎是找准思路直接就能发的程度！

顶会常见的发文思路其实就这几个：多智能体协作进化、智能体优化与训练方法、智能体在不同领域的应用以及和一些前沿技术相结合。想了解这些思路具体怎么做创新。我整理的这份Agent方向的高分论文资料值得大家参考。

其中分成了四大模块，包含8个不同的方向。

1.基础理论框架

2.应用落地（协作，交互，医疗，安全，特定任务）

3.模型优化与训练

4.模型评估和基准

共73篇论文，都附上了原文链接和代码，还列出来关键词供大家查阅，真的能节省不少时间。而且都是公益分享，扫码直接领就行！

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Large Language Model Agent: A Survey on Methodology, Applications and Challenges

主要内容：

该论文聚焦大语言模型代理（LLM Agent），提出 “构建 - 协作 - 进化” 的统一分类框架，系统剖析其架构基础、协作机制与进化路径。涵盖评估方法、工具应用、安全伦理等现实挑战，探讨科学发现、游戏等多元应用场景，为研究者提供结构化分类体系，并指明未来研究方向。

Swarm Autonomy:From Agent Functionalization to  Machine Intelligence

主要内容：

围绕合成群体展开综述，从个体活性代理的运动性、结构与功能化入手，解析群体生成的交互机制，阐述自组装、自组织等群体行为及机器智能的涌现。探讨材料合成、生物医药等应用场景，指出设计智能代理、实现群体自主化是当前挑战与机遇所在。

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A Survey of AI Agent Protocols

主要内容：

首次系统分析 AI 代理协议，提出 “面向上下文 / 代理间” 与 “通用 / 领域特定” 的二维分类法。对比不同协议在安全性、扩展性等维度的性能，通过案例分析展示协议应用差异，展望协议向可进化、隐私保护、群体交互等方向发展的趋势，为相关设计与集成提供参考。

An Interactive Agent Foundation Model

主要内容：

提出交互式智能体基础模型，采用多任务训练范式，融合视觉掩码自编码器、语言建模等预训练策略。模型在机器人技术、游戏智能和医疗保健三大领域开展实验，借助多种数据源实现多模态和多任务学习，展现出良好的通用性与适应性，为开发通用型多模态智能体提供了可行路径。

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