也许你准备做Agent相关研究，收藏了一堆论文，却不知道选题从哪里切入；或者你想从零搭一个科研Agent，帮自己检索文献、整理笔记、辅助处理实验记录，但面对工具调用、记忆、RAG和多智能体这些概念，不知从哪里开始。
无论是想围绕Agent做研究、写论文，还是想把Agent用进自己的科研工作流程，都需要先找到合适的学习路径和参考资料。
这次分享的资料，把理论研究和实操技能汇总在一起：覆盖8大研究方向的70篇Agent论文合集+Agent书籍合集+斯坦福大学最新Agent课程。可以先通过论文了解研究问题，用书籍补充基础与实现思路，再沿着课程脉络继续深入。
下面的资料，适合正在寻找Agent论文选题、梳理相关工作的AI方向硕博学生，也适合希望从零开始学习搭建Agent、辅助科研流程的同学。【文末附资料领取方式】
一、8大方向Agent论文合集：梳理研究路线
准备做Agent相关研究，可以先确定自己关注的是哪一类问题，再集中阅读和比较。下面这份论文合集，梳理归纳了Agent下八大方向的经典论文，共计70+篇：
准备开题或整理相关工作时，可以从自己感兴趣的分类入手，观察不同论文如何定义问题、采用什么方法，以及通过哪些实验验证效果。
围绕同一类问题读论文，更方便看清方法之间的联系与差异，也能为后续选题和实验设计积累参考。
二、Agent书合集：从理解概念到实现与设计
论文往往围绕一个具体问题展开，书籍则适合用来补充相对连贯的基础知识。这几本书可以根据学习阶段和研究需要搭配阅读。
刚接触Agent，可以先看《AI Agents: The Illustrated Guidebook》，通过图解理清基础概念。想动手实践，再读《动手做AI Agent》和《AI Agents in Action》，跟着案例学习工具调用、RAG、记忆管理与多智能体协作。
有了实践基础，可以接着看《Agentic Design Patterns》，了解规划、反思等模块如何配合，组成完整系统。如果研究涉及多智能体强化学习，还可以参考《Multi-Agent Reinforcement Learning》，补充博弈模型与相关算法知识。
准备搭建科研助手的同学，可以带着一个小任务阅读：例如文献检索、信息提取或阅读笔记整理，再从书中寻找可借鉴的实现思路。
三、斯坦福CS329Z：学习构建与评估Agent
希望按照课程路径学习的同学，还可以参考斯坦福于2026年9月新推出的课程CS329Z《Engineering AI Agents》。课程围绕Agent系统的构建展开，涉及基础架构、RAG、工具调用、记忆、多智能体协作、优化，以及数据、评估与安全等内容。
如果你准备发表论文，可以关注其中关于任务拆解、数据和评估的思路，思考自己的研究问题应该如何设置实验。
如果你希望搭建科研助手，则可以围绕具体流程逐步学习：需要检索什么资料、调用哪些工具、保留哪些信息，以及如何检查结果是否可靠。
如果你是AI及相关方向的硕博学生，正在准备Agent相关选题，或者希望学习搭建辅助科研的Agent，可以领取这套资料作为参考。
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