yxf203/Awesome-Efficient-Agents: 关于效率引导的 LLM 代理的综述和论文列表（记忆、工具学习、规划）。 --- yxf203/Awesome-Efficient-Agents: Survey and paper list on efficiency-guided LLM agents (memory, tool learning, planning).

你提供的链接是 GitHub 项目 Awesome-Efficient-Agents，这是一个关于高效智能体（Efficient Agents）的资源整理仓库，旨在汇总当前在人工智能领域中提升智能体效率的关键技术、方法和工具。

结合你上传的图片内容（一个视觉化的“智能体发展树”），我们可以更深入地理解这个项目的结构与目标：

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🌳 图片解读：高效智能体的发展脉络

这张图以一棵“成长树”的形式展示了从 2023 到 2025 年 高效智能体的研究趋势，分为四大核心方向：

1. Efficient Memory（高效记忆）

• 关键词：Construct（构建）、Manage（管理）、Access（访问）
• 代表工作：
  • Memory-R1, G-Memory, MemOS
  • A-MEM, LightMem, MemAgent
  • MemoryBank, MemGPT, ReadAgent
• 演进路径：从简单的记忆存储（Memory-aware）→ 更智能的记忆共享与优化（Smarter Memory）

✅ 目标：让智能体具备长期记忆能力的同时，减少内存开销。

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2. Efficient Tool Learning（高效工具学习）

• 关键词：Selection（选择）、Calling（调用）、Reasoning（推理）
• 代表工作：
  • ToolRL, SWIRL, AutoTIR, ToolOrchestra
  • SMART, ToolGen, TinyAgent, ProTIP
  • BTP, Toolformer
• 演进路径：从基础工具调用 → 自动化工具链生成 → 多工具协同推理

✅ 目标：提升智能体使用外部工具的能力，降低调用成本。

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3. Efficient Planning（高效规划）

• 关键词：Budgeting（预算）、Search（搜索）、Learning（学习）
• 代表工作：
  • CodeAgents, Budget-Aware, MARS, CATS
  • GAP, UCLA, QLASS, UltraTool
  • Atita, ETO, SwiftSage
• 演进路径：从静态规划 → 动态预算控制 → 学习型规划策略

✅ 目标：在有限资源下完成复杂任务，实现“按需执行”。

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4. Benchmarks（基准测试）

• 关键词：Computation（计算）、Time（时间）、Interaction（交互）
• 代表工作：
  • TPS-Bench, CostBench, StoryBench
  • LoCoMo, SWE-Bench, WebArena, WebShop, GAIA
• 演进路径：从单一性能评估 → 综合效率衡量 → 实际场景验证

✅ 目标：建立统一标准来衡量智能体的效率与实用性。

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🔍 GitHub 项目亮点

该项目不仅提供了一个清晰的技术分类图谱，还包含以下内容：

表格

类别	内容
📚 文献综述	汇总近年来发表的高质量论文（如 NeurIPS, ICML, ACL 等）
🧩 工具列表	收录开源工具、框架、API 接口等
🎯 基准测试	提供主流 benchmark 的介绍与使用方式
🧠 方法对比	对不同技术路线进行横向比较（例如：memory vs tool learning）
📈 发展趋势	展望未来研究方向（如：面向效率优先的设计）

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💡 为什么值得关注？

1. 紧跟前沿：覆盖了 2023–2025 年间最热门的 Agent 技术。
2. 系统性强：不是零散推荐，而是构建了一个完整的知识体系。
3. 实用导向：强调“效率”，解决大模型应用中的瓶颈问题（如耗时、算力、成本）。
4. 适合科研 & 工程人员：无论是做学术研究还是开发产品，都能从中获得启发。

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🛠️ 如何使用？

你可以通过以下方式利用这个项目：

• 研究者：查找相关领域的最新进展，寻找创新点。
• 工程师：快速了解哪些工具可以集成到你的 Agent 系统中。
• 学生：作为入门指南，理解高效 Agent 的基本架构。
• 开发者：参考 benchmark 设计自己的评测流程。

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📌 小结

这个 GitHub 项目 + 图表共同描绘了一幅“高效智能体生态全景图”。它不仅是对现有成果的总结，更是对未来 AI Agent 发展方向的一次深刻洞察。

如果你正在研究或构建 AI Agent，强烈建议收藏并定期查看这个仓库！

🔗 https://github.com/yxf203/Awesome-Efficient-Agents

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