<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>LLM Agents | 赵安琪 Anqi Zhao</title><link>https://ankky-zhao.github.io/zh/tags/llm-agents/</link><atom:link href="https://ankky-zhao.github.io/zh/tags/llm-agents/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><description>LLM Agents</description><generator>HugoBlox Kit (https://hugoblox.com)</generator><language>zh-Hans</language><lastBuildDate>Tue, 15 Sep 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><image><url>https://ankky-zhao.github.io/media/icon_hu_1c0e9cb08cfb822a.png</url><title>LLM Agents</title><link>https://ankky-zhao.github.io/zh/tags/llm-agents/</link></image><item><title>LLM 智能体学习地图</title><link>https://ankky-zhao.github.io/zh/projects/llm-agent-roadmap/</link><pubDate>Tue, 15 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ankky-zhao.github.io/zh/projects/llm-agent-roadmap/</guid><description>&lt;p&gt;学习地图按阶段梳理该领域，从基础与工具调用，到检索增强、多智能体系统、智能体强化学习与安全。每个模块都链接到精选的教程、课程与代码，并附有一条自 2020 年起的关键论文时间线。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;内容以 JSON 文件与页面分离存放，任何人都可以通过 Pull Request 补充资源。站点按月更新。&lt;/p&gt;</description></item><item><title>为什么做一份开源的 LLM 智能体学习地图</title><link>https://ankky-zhao.github.io/zh/blog/agent-roadmap-notes/</link><pubDate>Tue, 15 Sep 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://ankky-zhao.github.io/zh/blog/agent-roadmap-notes/</guid><description>&lt;p&gt;刚开始做地理空间 AI 智能体时，我花了大量时间在&amp;quot;下一步该读什么&amp;quot;上。博客、课程和论文并不缺，难的是理清它们的先后顺序，而且不少资源只有一种语言的版本。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;
就是我把这条顺序写下来的尝试。它把领域分成若干阶段，每个阶段链接到我觉得有用的资源，并维护一条记录关键论文的时间线。内容存放在纯 JSON 文件里，方便其他人纠错和补充，每月一次的更新也让它不至于过时。&lt;/p&gt;
&lt;p&gt;这是一份个人视角的地图，并非完整综述，欢迎在
上提出建议。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>