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由 Sarfraz Brohi、Qurat-ul-ain Mastoi、N. Z. Jhanjhi 和 Thulasyammal Ramiah Pillai 共同撰写的报告------《A Research Landscape of Agentic AI and Large Language Models: Applications, Challenges and Future Directions》 ，发表于《Algorithms 》期刊 2025 年第 18 卷第 499 期。报告通过结构化的范围审查和主题分析，探讨了 Agentic AI （代理型AI）和 Large Language Models （大型语言模型，以下简称LLMs）在多个领域的应用、面临的挑战以及未来的研究方向。
作为 AI 行业的从业者和爱好者，这份报告为我们提供了前瞻性的视角，帮助我们理解这些技术如何重塑决策、自动化和研究实践。
报告概述与研究方法
报告的核心在于将 LLMs 和 Agentic AI 视为相互关联的系统。LLMs 提供基础的推理能力，而 Agentic AI 系统则利用这些能力，通过与外部工具、服务和API的交互来执行任务。报告指出，LLMs 的快速演进正在改变语言处理、知识检索和任务自动化方式。
从 Scopus 数据库的数据来看，2019 年至 2024年，以"Large Language Models"为关键词的出版物从 2363 篇激增至 28339 篇，预印本超过 42000 篇。同时， Agentic AI 的全球搜索兴趣在2024年5月至2025年4月间急剧上升，反映出公众和研究界的关注。
研究方法采用结构化的范围审查，包括 四个阶段：搜索策略制定、筛选与质量评估、信息提取以及合成与主题分析 。研究者从 Google Scholar、Scopus 和 arXiv 等平台收集了327篇文档，经过筛选保留了 84 篇来源（包括期刊文章、预印本、会议论文和网站）。通过 VOSviewer 分析关键词共现，报告突出了如 Large Language Models 、 Agentic AI 和 artificial intelligence 等核心概念，同时指出了可持续性、安全性和自然语言处理等领域的相对薄弱环节。这种方法确保了覆盖面广且透明，强调了跨学科协作的重要性。
应用领域： Agentic AI 与LLMs的实际影响
报告详细分析了 Agentic AI 驱动的 LLMs 在六个关键领域的应用，展示了这些技术如何提升生产力、效率和决策。
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教育 ： Agentic AI 通过个性化支持重塑学习体验。例如，Khan Academy的 Khanmigo 使用 GPT-4 提供苏格拉底式辅导，避免直接给出答案，而是引导学生反思和自纠。它能适应学习障碍或语言障碍的学生，推动全球教育公平。
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医疗保健 ：这些系统优化诊断和患者互动，如分析患者记录、总结病史并初步诊断。Med-Flamingo 等多模态模型整合 2D 医疗图像和文本，提高诊断准确率达 20%。它们还支持持续监测和行为干预，提升患者满意度。
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网络安全 ： Agentic AI 实现实时威胁检测和响应，自动化 SOC 任务。ReliaQuest 和 CrowdStrike 等公司已部署此类系统，提升准确性和响应速度，但也扩大了攻击面。
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自动驾驶车辆 ： Agentic AI 赋予车辆感知、规划和学习能力，推动 SAE Level 5 全自动驾驶。LLMs 作为认知引擎，支持人车交互和自适应学习，尽管可靠性与隐私仍是挑战。
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电子商务：系统实现超个性化，提升运营效率，如通过LLM聊天机器人处理查询和产品推荐。它们分析用户行为，简化导航，并在零售平台中广泛商用。
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客户服务 ： Agentic AI 处理大量互动，连接CRM和物流API，解决如订单追踪等问题。它支持持续学习，提供主动服务，已在全球企业大规模部署。
这些应用展示了 Agentic AI 和LLMs的实际价值，但报告强调，许多部署仍处于试点或预商用阶段，需要解决责任和透明问题。
LLMs的挑战与研究方向
LLMs 虽强大，但其挑战可能传播到 Agentic AI 系统。报告总结了五大挑战，并提出相应机会。
- 安全、隐私与信任 ：模型易泄露训练数据，缺乏独立审计。未来需开发 Trustworthy LLMs ，整合差分隐私和安全协议。
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虚假信息、滥用与偏见 ：模型生成不准确内容，反映训练数据偏见。实验显示，GPT-4o 和 DeepSeek-R1 在敏感话题上响应差异明显。研究方向为 Ethical LLMs ，通过偏见缓解和治理框架。
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能源需求与可持续性 ：推理阶段能源消耗巨大，如 GPT-3 训练排放 552 吨 CO2。需推进 Sustainable LLMs ，采用剪枝和量化优化。
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价值错位与排斥 ：模型默认主流视角，忽略文化多样性。实验中，模型在生成巴基斯坦姓名时偏向多数群体。目标是 Human-Centric LLMs ，融入多样数据集和人机循环。
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可解释性与透明度 ：模型如黑箱，解释不一致。需构建 Transparent LLMs ，开发可靠的归因方法。
这些挑战在 Agentic AI 中放大，因为LLMs 是其推理核心。
Agentic AI 的核心挑战与研究方向
Agentic AI 引入新挑战，报告列出八项并提出方向
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安全、隐私与信任 ：代理访问外部系统扩大风险。需 Trustworthy Agents ，包括沙盒执行和访问控制。
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目标错位 ：代理可能误解意图。 Aligned Agents 通过逆强化学习确保与人类目标一致。
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不透明决策 ：多步计划难追踪。 Explainable Agents 使用自然语言理由提升透明。
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有限人类监督 ：自主性降低控制。 Collaborative Agents 支持混合主动控制。
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上下文管理 ：长期记忆不足。 Memory-Aware Agents 实施持久架构。
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多代理协调 ：互动易冲突。 Cooperative Agents 构建可扩展协议。
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长期安全 ：行为漂移风险。 Safe Agents 探索约束学习。
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伦理与法律责任 ：决策影响责任归属。 Accountable Agents 建立审计追踪。
结语
报告强调，LLMs 和 Agentic AI 的整合将从被动工具转向主动决策，但需跨学科协作解决多方面问题。局限性在于非正式系统审查，未来可采用更标准化方法。
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