LLM 驱动的 AI 智能体系统及其在行业中的应用
人工智能
2026-05-05 v2
摘要
大型语言模型（LLM）的出现重新塑造了智能体系统。与传统基于规则的受限任务范围的智能体不同，LLM 驱动的智能体具有更大的灵活性、跨领域推理能力和自然语言交互能力。此外，随着多模态 LLM 的集成，当前的智能体系统能够处理包括文本、图像、音频和结构化表格数据在内的多种数据模态，实现更丰富、更自适应的现实世界行为。本文全面审视了从非 LLM 时代到当前 LLM 驱动架构的智能体系统演化。我们将智能体系统分类为软件型、物理型和自适应混合型，突出其在客户服务、软件开发、制造自动化、个性化教育、金融交易和医疗保健等领域的应用。我们进一步讨论了 LLM 驱动的智能体所面临的主要挑战，包括高推理延迟、输出不确定性、缺乏评估指标以及安全漏洞，并提出了缓解这些问题的潜在解决方案。
引用
@article{arxiv.2505.16120,
title = {LLM-Powered AI Agent Systems and Their Applications in Industry},
author = {Guannan Liang and Qianqian Tong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2505.16120},
year = {2026}
}
备注
This is the author's accepted version of the paper accepted to appear at IEEE AIIoT 2025. The final version will be available via IEEE Xplore. \c{opyright}2025 IEEE. Personal use of this material is permitted