A Survey on Large Language Model-Based Game Agents
awesome-LLM-game-agent-papers 是一个专注于基于大语言模型(LLM)的游戏智能体研究的资源汇总仓库。该项目通过持续跟踪并分类整理相关学术论文,帮助研究者快速掌握游戏AI领域的最新技术进展与研究趋势。
项目按游戏类型对学术论文进行了精细化分类,涵盖文字冒险、沙盒探索、社会模拟、对抗协作及动作游戏等多个领域。提供针对不同游戏环境下的智能体决策、推理与交互研究成果。收录了大量前沿基准测试(Benchmark)论文,辅助评估智能体性能。资源库保持周更频率,确保科研人员能够及时获取最新的技术论文与开源代码。
该项目适用于从事游戏人工智能、多智能体协作、强化学习及大模型应用开发的研究人员与开发者,是快速切入游戏智能体领域进行文献综述或开展实验研究的权威参考工具。