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REPOGEO 报告 · LITE

taichengguo/LLM_MultiAgents_Survey_Papers

默认分支 main · commit dbfd618f · 扫描时间 2026/5/21 14:58:10

星标 1,265 · Fork 65

本仓库扫描历史

下方为分数趋势（含全部就绪扫描；左旧右新，可横向滚动）。表格明细默认折叠，展开后每页 10 条，最新在上。

分数趋势（左 → 右：旧 → 新）

共 2 条就绪扫描。点击下方按钮展开表格（每页 10 条，可翻页）。

AI 可见性总分
15 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 1 · 警告 1 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
0 / 3
直接询问时，AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试：当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 taichengguo/LLM_MultiAgents_Survey_Papers 浮出水面的问题时，AI 是真的推荐了你，还是推荐了你的竞品？客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

3 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • highlicense#1
    Add a LICENSE file to clarify usage rights

    原因：

    当前
    (no LICENSE file detected — the repo has no recognizable license)
    复制粘贴的修复
    Create a LICENSE file (e.g., MIT, Apache-2.0, or CC-BY-4.0 for content) and ensure its presence in the repository root.
  • highabout#2
    Clarify the 'About' description to emphasize the repo's official companion role

    原因：

    当前
    Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges (In IJCAI 2024)
    复制粘贴的修复
    Official companion repository for 'Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges' (IJCAI 2024), featuring categorized papers and updates.
  • mediumreadme#3
    Update README H1 to explicitly state its role as the official survey companion

    原因：

    当前
    <h1 align="center"> 🤖 Awesome LLM-based Multi-Agents Papers </h1>
    复制粘贴的修复
    <h1 align="center"> 🤖 Official Companion Repository for "Large Language Model based Multi-Agents: A Survey of Progress and Challenges" (IJCAI 2024) </h1>

本次扫描解析到的品类 GEO 通道：google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你，还是推荐了别人？

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 taichengguo/LLM_MultiAgents_Survey_Papers
平均排名
—
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中，你占了多少？
头号对手
AutoGen
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. AutoGen · 被推荐 2 次
  2. A Survey on Large Language Model based Multi-Agent Systems · 被推荐 1 次
  3. The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey · 被推荐 1 次
  4. AgentVerse · 被推荐 1 次
  5. MetaGPT · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    Where can I find a comprehensive survey of progress in large language model multi-agent systems?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. A Survey on Large Language Model based Multi-Agent Systems
    2. The Rise and Potential of Large Language Model Based Agents: A Survey
    3. AgentVerse
    4. MetaGPT
    5. Awesome-LLM-Agents
    6. LangChain
    7. AutoGen

    AI 推荐了 7 个替代方案，却始终没点名 taichengguo/LLM_MultiAgents_Survey_Papers。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What are the current challenges and architectural frameworks for LLM-based multi-agent development?
    你：未被推荐
    AI 推荐顺序：
    1. LangChain Agents
    2. AutoGen
    3. CrewAI
    4. LlamaIndex
    5. SPADE
    6. RabbitMQ
    7. Kafka
    8. Redis
    9. PostgreSQL

    AI 推荐了 9 个替代方案，却始终没点名 taichengguo/LLM_MultiAgents_Survey_Papers。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    warn

    建议：

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时，AI 是否还知道你的仓库存在？

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of taichengguo/LLM_MultiAgents_Survey_Papers?
    pass
    AI 未点名 taichengguo/LLM_MultiAgents_Survey_Papers —— 很可能在说另一个项目

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • If a team adopts taichengguo/LLM_MultiAgents_Survey_Papers in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 未点名 taichengguo/LLM_MultiAgents_Survey_Papers —— 很可能在说另一个项目

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

  • In one sentence, what problem does the repo taichengguo/LLM_MultiAgents_Survey_Papers solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 未点名 taichengguo/LLM_MultiAgents_Survey_Papers —— 很可能在说另一个项目

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对：技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上？

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 taichengguo/LLM_MultiAgents_Survey_Papers 的 README。每次重新扫描都会自动更新，并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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MARKDOWN（README）
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  • 优先行动项8，轻量 3