System 2 Research Links 由 OpenThought 在 GitHub 上维护，是一个关于 AI 系统中推理与认知的研究资料合集。仓库标题中的“System 2”取自 Daniel Kahneman 在《Thinking, Fast and Slow》中描述的较慢、更具审慎性和逻辑性的思维模式。该仓库的目标是汇集相关书籍、论文、博客文章等材料，具体覆盖智能体（agents）、认知架构（cognitive architectures）、通用问题求解策略以及自我改进。
仓库以目录形式组织资料，核心分类包括：认知架构、认知架构相关论文、LLM 推理改进与合成数据训练、奖励模型（ORM/PRM）、强化学习、蒙特卡洛树搜索、Minecraft 智能体、大规模采样/生成与测试、世界模型、神经符号方法、主动推理、提示技术等。每个分类下按时间或主题列出论文、代码仓库或博客链接。
认知架构部分收录了 SOAR、ACT-R、SPAUN、ART、CLARION、EPIC、LIDA、Sigma、OpenCog、NARS、Icarus、MicroPsi、Thousand Brains Theory & HTM、SPH、Leabra、CogNGen、KIX、ACE、Iterative Updating of Working Memory 等系统及其相关论文或代码库链接。
在 LLM 推理方向，仓库收录了多篇代表性工作，例如 ReAct、SWE-agent、The AI Scientist、OpenDevin、TextGrad、Agentless、AlphaCode、AI Agents That Matter、Sibyl、Trial and Error、Self-Rewarding Language Models、ArchCode、MedAgent-Zero、Cognitive Architectures for Language Agents、ADAS、IDEA、LAW、GenRM、CodeAct、PLANSEARCH、Agent S 等，并按时序列出 2024 至 2025 年的新论文，如 LLaVA-o1、Multi-agent Architecture Search via Agentic Supernet、START、LADDER 等。
奖励模型部分涵盖 QwQ PRM、Process Reinforcement through Implicit Rewards、Implicit PRM、Math-Shepherd、Training Verifiers to Solve Math Word Problems 等。强化学习与搜索部分包括 GRPO、PPO、REINFORCE++、OREO、DQO、RLEF、R^3、ReFT、ARES、Monte Carlo Tree Diffusion、rStar-Math、Agent Q、LightZero、MuZero 等。
世界模型与神经符号部分收录 GameNGen、GAIA-1、Dreamer 系列、World Models、AlphaGeometry、DreamCoder、SymbolicAI、VerityMath 等。提示技术部分系统整理了 Chain-of-Thoughts、Tree-of-Thoughts、Graph-of-Thoughts、Algorithm of Thoughts、Chain-of-Verification、Mixture-of-Agents、Program of Thoughts、Buffer of Thoughts、Chain of Code、Thought of Search、RE2、ECHO、Divergent CoT、Iteration of Thought、Logic-of-Thought、Forest-of-Thought、Chain-of-Associated-Thoughts 等方法，并附有提示工程综述与指南。
该仓库还包含若干开放推理数据集与复现项目链接，如 SYNTHETIC-1、Open Reasoning Data、OpenThoughts-114k、reasoning-gym、open-r1 datasets、Unsloth GRPO、TinyZero、DeepSeek R-1、OpenR、O1-Journey、Open-O1、g1、toyberry 等。
使用方式为：在 GitHub 上浏览或克隆仓库，按分类查找资料；如需补充资源，可参考仓库中的 How to contribute 指引参与贡献。该仓库主要面向 AI 推理、认知架构与智能体方向的研究人员和开发者。仓库本身为链接合集，不提供统一 API 或可直接安装运行的软件包；各类方法、模型或工具的具体功能、使用步骤和限制需查阅其对应的原始资料。
