Тип	Название	Значение
stylesheet		static/css/bulma.min.css
stylesheet		static/css/index.css
stylesheet		static/css/bulma-carousel.min.css
stylesheet		static/css/bulma-slider.min.css
stylesheet		static/css/fontawesome.all.min.css
stylesheet		https://cdn.jsdelivr.net/gh/jpswalsh/academicons@1/css/academicons.min.css
stylesheet		https://fonts.googleapis.com/css2?family=Inter:wght@400;500;600;700;800&display=swap
js		https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.5.1/jquery.min.js
js		https://documentcloud.adobe.com/view-sdk/main.js
js		static/js/fontawesome.all.min.js
js		static/js/bulma-carousel.min.js
js		static/js/bulma-slider.min.js
js		static/js/index.js

Исправить

Серверные заголовки

Кол-во: 18

HTTP-заголовки ответа сервера ?

Найдены серверные заголовки 18шт. Подробнее про серверные заголовки.

Показать полный список серверных заголовков

Ключ	Значение
Server	GitHub.com
Access-Control-Allow-Origin	*
Strict-Transport-Security	max-age=31556952
ETag	"69ca7160-1942c"
Cache-Control	max-age=600
x-proxy-cache	MISS
x-github-request-id	3CD6:0A05:E3189:F5B4E:6A89EF2A
x-github-edge-region	swedencentral
Accept-Ranges	bytes
Age	0
Date	Sat, 22 Aug 2026 18:49:14 GMT
Via	1.1 varnish
X-Served-By	cache-bma-essb1270039-BMA
X-Cache	MISS
x-cache-hits	0
x-timer	S1787424554.331423,VS0,VE142
Vary	Accept-Encoding
x-fastly-request-id	c77b6eeabd9bdd7f19a7f877ce448283832f9206

CMS

Не определена

Система управления сайтом (движок) ?

CMS не определена. Вероятно, сайт самописный либо движок надёжно скрыт. Это не ошибка.

Веб-сервер

GitHub.com

Программное обеспечение сервера ?

В заголовке Server указано: GitHub.com.

Мета-теги Готовность: 23%

Title

Toward Efficient Agents: A Survey of Memory, Tool learning, and Planning

Заголовок страницы в браузере и поисковой выдаче ?

Необходимо уменьшить число символов в title (текущее значение: 72, оптимально: от 40 до 45)

Дублей словоформ в title не найдено.

Исправить

Description

BRIEF_DESCRIPTION_OF_YOUR_RESEARCH_CONTRIBUTION_AND_FINDINGS

Описание страницы в поисковой выдаче (сниппет) ?

Необходимо увеличить число символов в description (текущее значение мало: 60, минимум: 80, оптимально: от 120 до 130)

Исправить

Keywords

Agents, Efficiency, Agent Memory, Tool Learning, Planning

Список ключевых слов страницы (устаревший тег) ?

Keywords установлены.

Канонический Url

Указывает поисковику основную версию страницы ?

Robots

index, follow

Директивы для поисковых роботов на уровне страницы ?

Meta-тег robots со значениями index, follow не накладывает ограничений на индексирование и показ контента.

Адаптивность

width=device-width, initial-scale=1

Настройка масштабирования на мобильных устройствах ?

Meta-тег viewport со значением-константой width=device-width задаёт ширину страницы в соответствии с размером экрана.

Meta-тег viewport со значением initial-scale=1.0 определяет масштаб 1:1, т.е. «не масштабировать».

Разметка OpenGraph

Кол-во: 9

Мета-теги для красивых превью в соцсетях ?

Разметка OpenGraph задана. Страница оптимизирована под социальные сети.

Показать полный список og мета-тегов

Тип	Значение
og:type	article
og:site_name	INSTITUTION_OR_LAB_NAME
og:title	Toward Efficient Agents: A Survey of Memory, Tool learning, and Planning
og:description	BRIEF_DESCRIPTION_OF_YOUR_RESEARCH_CONTRIBUTION_AND_FINDINGS
og:url	https://YOUR_DOMAIN.com/YOUR_PROJECT_PAGE
og:image	https://YOUR_DOMAIN.com/static/images/social_preview.png
og:image:width	1200
og:image:height	630
og:image:alt	Toward Efficient Agents: A Survey of Memory, Tool learning, and Planning - Research Preview

Все мета-теги

Кол-во: 38

Полный список мета-тегов страницы ?

Найдены мета-теги 38шт. Мета-теги не видимы для человека и предназначены для обмена информацией между веб-страницей и поисковыми системами, браузерами и другими веб-службами. С ними роботы 🤖 и устройства ведут себя более ожидаемо.

Показать полный список мета-тегов

Тип	Название	Значение
name	viewport	width=device-width, initial-scale=1
name	title	Toward Efficient Agents: A Survey of Memory, Tool learning, and Planning - AUTHOR_NAMES
name	description	BRIEF_DESCRIPTION_OF_YOUR_RESEARCH_CONTRIBUTION_AND_FINDINGS
name	keywords	Agents, Efficiency, Agent Memory, Tool Learning, Planning
name	author	FIRST_AUTHOR_NAME, SECOND_AUTHOR_NAME
name	robots	index, follow
name	language	English
name	twitter:card	summary_large_image
name	twitter:site	@YOUR_TWITTER_HANDLE
name	twitter:creator	@AUTHOR_TWITTER_HANDLE
name	twitter:title	Toward Efficient Agents: A Survey of Memory, Tool learning, and Planning
name	twitter:description	BRIEF_DESCRIPTION_OF_YOUR_RESEARCH_CONTRIBUTION_AND_FINDINGS
name	twitter:image	https://YOUR_DOMAIN.com/static/images/social_preview.png
name	twitter:image:alt	Toward Efficient Agents: A Survey of Memory, Tool learning, and Planning - Research Preview
name	citation_title	Toward Efficient Agents: A Survey of Memory, Tool learning, and Planning
name	citation_author	FIRST_AUTHOR_LAST, FIRST_AUTHOR_FIRST
name	citation_author	SECOND_AUTHOR_LAST, SECOND_AUTHOR_FIRST
name	citation_publication_date	2024
name	citation_conference_title	CONFERENCE_NAME
name	citation_pdf_url	https://YOUR_DOMAIN.com/static/pdfs/paper.pdf
name	theme-color	#2563eb
name	msapplication-TileColor	#2563eb
name	apple-mobile-web-app-capable	yes
name	apple-mobile-web-app-status-bar-style	default
property	og:type	article
property	og:site_name	INSTITUTION_OR_LAB_NAME
property	og:title	Toward Efficient Agents: A Survey of Memory, Tool learning, and Planning
property	og:description	BRIEF_DESCRIPTION_OF_YOUR_RESEARCH_CONTRIBUTION_AND_FINDINGS
property	og:url	https://YOUR_DOMAIN.com/YOUR_PROJECT_PAGE
property	og:image	https://YOUR_DOMAIN.com/static/images/social_preview.png
property	og:image:width	1200
property	og:image:height	630
property	og:image:alt	Toward Efficient Agents: A Survey of Memory, Tool learning, and Planning - Research Preview
property	article:published_time	2024-01-01T00:00:00.000Z
property	article:author	FIRST_AUTHOR_NAME
property	article:section	Research
property	article:tag	KEYWORD1
property	article:tag	KEYWORD2

Оптимизация Готовность: 87%

Структура

Ошибок нет

Семантические HTML-элементы страницы ?

Структура документа корректна (теги <html> и <body> присутствуют по одному на документ).

Контент

Есть ошибки

Объём и качество текстового содержимого ?

Абзацев с текстом 5 слишком мало. Добавьте больше абзацев с текстом (тег <p>)!

Слова из title 11 встречаются в тексте достаточно.

Среднее число слов в абзаце 106 достаточно.

Кол-во знаков контента 19735 на странице оптимально.

Кол-во слов 2585 на странице оптимально.

Исправить

Заголовки

Ошибок нет

Иерархия заголовков H1–H6 ?

На странице присутствуют заголовки <h1> 1. Это прекрасно.

На странице присутствуют заголовки <h2> 14. Это хорошо.

На странице присутствуют заголовки <h3> 26.

Тошнота

8,49

Насколько одно слово доминирует в тексте ?

Тошнота превышает норму 5. Измените текст страницы!

Исправить

Академич. тошнота

5,61%

Насколько текст перенасыщен ключевыми словами ?

Академическая тошнота страницы в пределах нормы.

Семантическое ядро

Наиболее часто встречающиеся слова на странице ?

Контент страницы содержит осмысленный текст и слова.

Показать список слов

Слово	Кол-во	Частота
memory	72	2,79%
language	35	1,35%
agents	32	1,24%
multi-agent	32	1,24%
reasoning	32	1,24%
models	29	1,12%
efficient	27	1,04%
learning	25	0,97%
planning	25	0,97%
efficiency	17	0,66%
neurips	15	0,58%
calling	15	0,58%
agentic	14	0,54%
systems	13	0,50%
2025-10	13	0,50%
retrieval	10	0,39%
2025-07	10	0,39%
long-term	10	0,39%
2025-09	10	0,39%
findings	10	0,39%

Индексация Готовность: 0%

Индексирование

Есть ошибки

Разрешено ли индексирование страницы ?

Анкоров на странице 330 слишком много. Проведите ревизию и оптимизацию ссылок сайта.

Исправить

Robots.txt

Не найден

Файл управления сканированием сайта роботами ?

Файл robots.txt не найден (ошибка 404). Крайне рекомендуем добавить файл robots.txt, это правило хорошего тона для поисковых роботов.

Исправить

Sitemap

Кол-во: 0

XML-карта сайта для поисковиков ?

Robots.txt не содержит ссылку на карту сайта. Рекомендуется добавить карту сайта и указать ссылку на нее в robots.txt.

Исправить

Внутренние ссылки

Не найдено

Ссылки на другие страницы своего сайта ?

Внутренних ссылок на странице 0 оптимально.

Внешние ссылки

Кол-во: 159

Ссылки на сторонние сайты ?

Внешних ссылок на странице 159 слишком много. Спрячьте лишние ссылки в тег noindex или атрибут rel='nofollow'!

Показать первые 100 внешних ссылок

Url	Анкор	Анализировать
arxiv.org	<span class="icon"> <i class="fas fa-file-pdf"></i> </span> <span>Paper</span>	Анализировать url
github.com	<span class="icon"> <i class="fab fa-github"></i> </span> <span>Code</span>	Анализировать url
arxiv.org	<span class="icon"> <i class="ai ai-arxiv"></i> </span> <span>arXiv</span>	Анализировать url
arxiv.org	AgentFold: Long-Horizon Web Agents with Proactive Context Management	Анализировать url
arxiv.org	MemAgent: Reshaping Long-Context LLM with Multi-Conv RL-based Memory Agent	Анализировать url
arxiv.org	MEM1: Learning to Synergize Memory and Reasoning for Efficient Long-Horizon Agents	Анализировать url
arxiv.org	Dynamic Cheatsheet: Test-Time Learning with Adaptive Memory	Анализировать url
arxiv.org	Compress to Impress: Unleashing the Potential of Compressive Memory in Real-World Long-Term Conversations	Анализировать url
arxiv.org	FlashMem: Distilling Intrinsic Latent Memory via Computation Reuse	Анализировать url
arxiv.org	MemGen: Weaving Generative Latent Memory for Self-Evolving Agents	Анализировать url
arxiv.org	M+: Extending MemoryLLM with Scalable Long-Term Memory	Анализировать url
arxiv.org	Titans: Learning to Memorize at Test Time	Анализировать url
arxiv.org	MemoRAG: Boosting Long Context Processing with Global Memory-Enhanced Retrieval Augmentation	Анализировать url
arxiv.org	Memory³: Language Modeling with Explicit Memory	Анализировать url
arxiv.org	MEMORYLLM: Towards Self-Updatable Large Language Models	Анализировать url
arxiv.org	Long Context Compression with Activation Beacon	Анализировать url
arxiv.org	Evoking User Memory: Personalizing LLM via Recollection-Familiarity Adaptive Retrieval	Анализировать url
arxiv.org	MemRL: Self-Evolving Agents via Runtime Reinforcement Learning on Episodic Memory	Анализировать url
arxiv.org	Agentic Context Engineering: Evolving Contexts for Self-Improving Language Models	Анализировать url
arxiv.org	ReasoningBank: Scaling Agent Self-Evolving with Reasoning Memory	Анализировать url
arxiv.org	Memory-R1: Enhancing Large Language Model Agents to Manage and Utilize Memories via Reinforcement Learning	Анализировать url
arxiv.org	Memento: Fine-tuning LLM Agents without Fine-tuning LLMs	Анализировать url
arxiv.org	Agent KB: Leveraging Cross-Domain Experience for Agentic Problem Solving	Анализировать url
arxiv.org	Cost-Efficient Serving of LLM Agents via Test-Time Plan Caching (Agentic Plan Caching: Test-Time Memory for Fast and Cost-Efficient LLM Agents)	Анализировать url
arxiv.org	From Single to Multi-Granularity: Toward Long-Term Memory Association and Selection of Conversational Agents	Анализировать url
arxiv.org	Mem0: Building Production-Ready AI Agents with Scalable Long-Term Memory	Анализировать url
arxiv.org	MemInsight: Autonomous Memory Augmentation for LLM Agents	Анализировать url
arxiv.org	In Prospect and Retrospect: Reflective Memory Management for Long-term Personalized Dialogue Agents	Анализировать url
arxiv.org	A-MEM: Agentic Memory for LLM Agents	Анализировать url
arxiv.org	On Memory Construction and Retrieval for Personalized Conversational Agents	Анализировать url
arxiv.org	Hello Again! LLM-powered Personalized Agent for Long-term Dialogue	Анализировать url
arxiv.org	"My agent understands me better": Integrating Dynamic Human-like Memory Recall and Consolidation in LLM-Based Agents	Анализировать url
arxiv.org	RECOMP: Improving Retrieval-Augmented LMs with Compression and Selective Augmentation	Анализировать url
arxiv.org	ExpeL: LLM Agents Are Experiential Learners	Анализировать url
arxiv.org	MemoChat: Tuning LLMs to Use Memos for Consistent Long-Range Open-Domain Conversation	Анализировать url
arxiv.org	MemoryBank: Enhancing Large Language Models with Long-Term Memory	Анализировать url
arxiv.org	MAGMA: A Multi-Graph based Agentic Memory Architecture for AI Agents	Анализировать url
arxiv.org	D-SMART: Enhancing LLM Dialogue Consistency via Dynamic Structured Memory And Reasoning Tree	Анализировать url
arxiv.org	Mem0: Building Production-Ready AI Agents with Scalable Long-Term Memory	Анализировать url
arxiv.org	Zep: A Temporal Knowledge Graph Architecture for Agent Memory	Анализировать url
arxiv.org	AriGraph: Learning Knowledge Graph World Models with Episodic Memory for LLM Agents	Анализировать url
arxiv.org	GraphReader: Building Graph-based Agent to Enhance Long-Context Abilities of Large Language Models	Анализировать url
arxiv.org	KG-Agent: An Efficient Autonomous Agent Framework for Complex Reasoning over Knowledge Graph	Анализировать url
arxiv.org	Beyond a Million Tokens: Benchmarking and Enhancing Long-Term Memory in LLMs	Анализировать url
arxiv.org	LightMem: Lightweight and Efficient Memory-Augmented Generation	Анализировать url
arxiv.org	Hierarchical Memory for High-Efficiency Long-Term Reasoning in LLM Agents	Анализировать url
arxiv.org	MemOS: A Memory OS for AI System	Анализировать url
arxiv.org	Memory OS of AI Agent	Анализировать url
arxiv.org	HiAgent: Hierarchical Working Memory Management for Solving Long-Horizon Agent Tasks with Large Language Model	Анализировать url
arxiv.org	A Human-Inspired Reading Agent with Gist Memory of Very Long Contexts	Анализировать url
arxiv.org	MemGPT: Towards LLMs as Operating Systems	Анализировать url
arxiv.org	LatentMem: Customizing Latent Memory for Multi-Agent Systems	Анализировать url
arxiv.org	Latent Collaboration in Multi-Agent Systems	Анализировать url
dl.acm.org	MemIndex: Agentic Event-based Distributed Memory Management for Multi-agent Systems	Анализировать url
arxiv.org	Cache-to-Cache: Direct Semantic Communication Between Large Language Models	Анализировать url
arxiv.org	KVCOMM: Online Cross-context KV-cache Communication for Efficient LLM-based Multi-agent Systems	Анализировать url
arxiv.org	RCR-Router: Efficient Role-Aware Context Routing for Multi-Agent LLM Systems with Structured Memory	Анализировать url
arxiv.org	MIRIX: Multi-Agent Memory System for LLM-Based Agents	Анализировать url
arxiv.org	G-Memory: Tracing Hierarchical Memory for Multi-Agent Systems	Анализировать url
arxiv.org	Memory Sharing for Large Language Model based Agents	Анализировать url
arxiv.org	Intrinsic Memory Agents: Heterogeneous Multi-Agent LLM Systems through Structured Contextual Memory	Анализировать url
arxiv.org	AgentNet: Decentralized Evolutionary Coordination for LLM-based Multi-Agent Systems	Анализировать url
arxiv.org	LLM-Powered Decentralized Generative Agents with Adaptive Hierarchical Knowledge Graph for Cooperative Planning	Анализировать url
arxiv.org	LEGOMem: Modular Procedural Memory for Multi-agent LLM Systems for Workflow Automation	Анализировать url
arxiv.org	Collaborative Memory: Multi-User Memory Sharing in LLM Agents with Dynamic Access Control	Анализировать url
arxiv.org	SRMT: Shared Memory for Multi-agent Lifelong Pathfinding	Анализировать url
arxiv.org	ToolScope: Enhancing LLM Agent Tool Use through Tool Merging and Context-Aware Filtering	Анализировать url
arxiv.org	Toolshed: Scale Tool-Equipped Agents with Advanced RAG-Tool Fusion and Tool Knowledge Bases	Анализировать url
arxiv.org	From Exploration to Mastery: Enabling LLMs to Master Tools via Self-Driven Interactions	Анализировать url
arxiv.org	AnyTool: Self-Reflective, Hierarchical Agents for Large-Scale API Calls	Анализировать url
arxiv.org	ProTIP: Progressive Tool Retrieval Improves Planning	Анализировать url
arxiv.org	Efficient and Scalable Estimation of Tool Representations in Vector Space	Анализировать url
arxiv.org	TinyAgent: Function Calling at the Edge	Анализировать url
arxiv.org	Chain-of-Tools: Utilizing Massive Unseen Tools in the CoT Reasoning of Frozen Language Models	Анализировать url
arxiv.org	Toolken+: Improving LLM Tool Usage with Reranking and a Reject Option	Анализировать url
arxiv.org	ToolGen: Unified Tool Retrieval and Calling via Generation	Анализировать url
arxiv.org	Concise and Precise Context Compression for Tool-Using Language Models	Анализировать url
arxiv.org	ToolkenGPT: Augmenting Frozen Language Models with Massive Tools via Tool Embeddings	Анализировать url
arxiv.org	Efficient Tool Use with Chain-of-Abstraction Reasoning	Анализировать url
arxiv.org	Toolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools	Анализировать url
arxiv.org	W&D: Scaling Parallel Tool Calling for Efficient Deep Research Agents	Анализировать url
arxiv.org	CATP-LLM: Empowering Large Language Models for Cost-Aware Tool Planning	Анализировать url
arxiv.org	An LLM-Tool Compiler for Fused Parallel Function Calling	Анализировать url
arxiv.org	An LLM Compiler for Parallel Function Calling	Анализировать url
aclanthology.org	A Joint Optimization Framework for Enhancing Efficiency of Tool Utilization in LLM Agents	Анализировать url
arxiv.org	Distilling LLM Agent into Small Models with Retrieval and Code Tools	Анализировать url
arxiv.org	Alignment for Efficient Tool Calling of Large Language Models	Анализировать url
arxiv.org	ToolCoder: A Systematic Code-Empowered Tool Learning Framework for Large Language Models	Анализировать url
arxiv.org	Budget-Constrained Tool Learning with Planning	Анализировать url
arxiv.org	TroVE: Inducing Verifiable and Efficient Toolboxes for Solving Programmatic Tasks	Анализировать url
arxiv.org	ToolPlanner: A Tool Augmented LLM for Multi Granularity Instructions with Path Planning and Feedback	Анализировать url
arxiv.org	ToolChain: Efficient Action Space Navigation in Large Language Models with A Search	Анализировать url
arxiv.org	ToolOrchestra: Elevating Intelligence via Efficient Model and Tool Orchestration	Анализировать url
arxiv.org	ToolRM: Outcome Reward Models for Tool-Calling Large Language Models	Анализировать url
arxiv.org	Acting Less is Reasoning More! Teaching Model to Act Efficiently	Анализировать url
arxiv.org	TableMind: An Autonomous Programmatic Agent for Tool-Augmented Table Reasoning	Анализировать url
arxiv.org	Tool-Star: Empowering LLM-Brained Multi-Tool Reasoner via Reinforcement Learning	Анализировать url
arxiv.org	SMART: Self-Aware Agent for Tool Overuse Mitigation	Анализировать url
arxiv.org	Agent-FLAN: Designing Data and Methods of Effective Agent Tuning for Large Language Models	Анализировать url
arxiv.org	ET-Agent: Incentivizing Effective Tool-Integrated Reasoning Agent via Behavior Calibration	Анализировать url

Исправить

Конкуренты Готовность: 0%

Конкуренты в Яндексе

Кол-во: 0

Топ сайтов-конкурентов в Яндексе ?

Мы не нашли у вас конкурентов в Яндексе. Сайт или очень молодой или плохо продвигается.

Конкурентов в ТОП-10 Яндекса не нашлось.

Исправить

Конкуренты в Google

Кол-во: 0

Топ сайтов-конкурентов в Google ?

Конкуренты в Google тоже не найдены. Займитесь продвижением сайта!

Конкурентов в ТОП-10 Google не нашлось.

Исправить

ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%

Нарушения

Не выявлены

Признаков дистанционной продажи товаров (интернет-магазина) не обнаружено — требования ЗоЗПП о раскрытии информации продавца к сайту не применяются. Нарушений нет.

ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%

Нарушения

Не выявлены

Рекомендательные блоки («с этим покупают», «похожие товары» и т.п.) на сайте не обнаружены — требования ст. 10.7 ФЗ-149 к сайту не применяются. Нарушений нет.

ФЗ-38: реклама Готовность: 100%

Нарушения

Не выявлены

Рекламных тематик с обязательными оговорками (медицина, БАД, кредиты и займы, новостройки) на сайте не обнаружено. Нарушений нет.

ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%

Нарушения

Не выявлены

Признаков информационной продукции (новости, видео, книги, игры, курсы) не обнаружено — обязательная возрастная маркировка по ФЗ-436 сайту не требуется. Нарушений нет.

Поделитесь с друзьями:

Анализ сайта efficient-agents.github.io

Основное Готовность: 75%

Домен

Ответ сервера

Безопасность

Кодировка

Язык

Скорость загрузки

Объем документа

Ресурсы

Серверные заголовки

CMS

Веб-сервер

Мета-теги Готовность: 23%

Title

Description

Keywords

Канонический Url

Robots

Адаптивность

Разметка OpenGraph

Все мета-теги

Оптимизация Готовность: 87%

Структура

Контент

Заголовки

Тошнота

Академич. тошнота

Семантическое ядро

Индексация Готовность: 0%

Индексирование

Robots.txt

Sitemap

Внутренние ссылки

Внешние ссылки

Конкуренты Готовность: 0%

Конкуренты в Яндексе

Конкуренты в Google

ЗоЗПП: права потребителей Готовность: 100%

Нарушения

ФЗ-149: рекомендательные технологии Готовность: 100%

Нарушения

ФЗ-38: реклама Готовность: 100%

Нарушения

ФЗ-436: защита детей Готовность: 100%

Нарушения

Вердикт