LLM Agent 方法论、应用与挑战综述

LLM Agent 领域研究碎片化严重，缺乏统一的分类框架。本文提出"构建-协作-进化"三维方法论体系，系统梳理 LLM Agent 从个体设计到多 Agent 协作再到持续进化的全生命周期。

LLM Agent 到底是什么、怎么构建、怎么协作、怎么演化？ 本文试图用一套统一的方法论分类体系回答这个正在快速碎片化的领域的核心架构问题。这不是第 N 篇 "Agent 综述"——它的价值在于提出"构建-协作-演化"三维框架，把散落的研究线索串成了一条可追溯的架构演进路径。

LLM Agent 串行执行"LLM 推理 → 工具调用"循环，工具执行占总时间 35%-61%。LLM 持有昂贵资源却被迫等待外部工具返回结果，造成严重的延迟瓶颈和资源浪费。

LLM Agent 如何从"通用模型"进化为"可动态扩展专业技能的模块化系统"？ Agent Skills 作为一种新兴的抽象层，通过可组合的指令-代码-资源包，使 Agent 无需重训练即可按需加载专业能力。但这一范式在架构、获取、部署和安全方面面临系统性挑战。