摘要——随着大语言模型（LLMs）的兴起，具备自主推理、规划与复杂任务执行能力的LLM智能体正成为人工智能领域的前沿方向。然而，如何将通用智能体的研究成果转化为推动产业变革的生产力，仍是一个重大挑战。为此，本文系统回顾了基于LLM的产业智能体的核心技术、典型应用与评测方法。基于产业智能体能力成熟度框架，本文描绘了智能体在产业场景中的演化路径——从“流程执行系统”迈向“自适应社会系统”。首先，我们梳理了支撑智能体能力演进的三大关键技术支柱：记忆（Memory）、规划（Planning）与工具使用（Tool Use），并探讨了这些技术如何从早期支持简单任务的形式，发展到支撑复杂自治系统与群体智能的高级形态。其次，本文综述了产业智能体在现实世界中的典型应用，包括数字工程、科学发现、具身智能、协同商业执行与复杂系统仿真等领域。此外，我们回顾了智能体基础与专用能力的评测基准与方法，并指出当前评测体系在真实性、安全性与行业特异性方面所面临的挑战。最后，本文聚焦产业智能体的实践难题，探讨其能力边界、发展潜力与治理议题，并展望未来研究方向。通过结合技术演进与产业实践，本文旨在厘清当前研究现状，为理解与构建下一代产业智能体提供清晰的路线图与理论支撑。 关键词—— 大语言模型（LLMs），产业，智能体，真实世界。

I. 引言

近年来，大语言模型（Large Language Models, LLMs）取得了突破性进展。通过在海量数据上的预训练，它们展现出前所未有的语言理解、生成与推理能力 [1]–[3]。然而，作为静态、无状态的预测模型，LLMs 主要局限于处理文本输入并生成相应输出，难以主动与外部世界交互，或执行需要长期记忆与多步推理的复杂任务 [4], [5]。为克服这一局限，研究者开始将 LLM 作为“智能体的大脑（brain）”，构建能够感知环境、规划、执行与交互学习的自治系统 [6]。这些基于 LLM 的智能体集成了记忆模块、规划算法与工具调用接口，将 LLM 的认知能力与环境中的动态交互相结合，从而形成了能够自主实现开放性目标的通用智能体原型。 随着通用智能体从理论走向实践，其应用场景不可避免地从简单、通用的数字环境扩展到复杂、知识密集且高风险的产业领域 [7]。这催生了“产业智能体（Industry Agent）”的概念。产业智能体是指部署于特定业务场景中的自治或半自治系统，能够利用领域知识与专用工具解决真实产业问题。例如，Xia 等人展示了基于 LLM 的智能体如何通过任务规划、底层控制接口调用与数字孪生交互来编排模块化生产系统 [8]。与通用智能体相比，产业智能体面临更严峻的挑战：它们不仅需要具备通用认知能力，还必须应对行业特定需求——如金融领域的高时效与高风险 [9]，医疗领域的权威知识与安全合规性 [10]，以及制造业中的物理约束与流程复杂性 [11], [12]。关键问题在于，如何将通用智能体框架与深层行业知识、复杂业务流程及严格的安全标准相结合，从而将智能体的潜能真正转化为现实生产力。 与此同时，随着基于 LLM 的智能体研究的快速发展，已有大量优秀的综述工作从不同维度为我们理解该领域提供了重要视角。一类综述聚焦于智能体的核心技术模块，例如 [13] 系统性回顾了智能体的记忆机制；[14] 对智能体的规划能力进行了分类与分析；[15] 则全面总结了工具学习的范式与实现方式。此外，[16] 从上下文工程的角度优化了 LLM 推理过程中的信息负载，为高效智能体交互提供了理论支撑。这些工作为深入理解智能体的技术细节奠定了基础。 另一类综述则聚焦于通用智能体的体系结构与能力。[6], [17] 提出了通用智能体框架并对现有架构进行了分类，同时 [18], [19] 探讨了推理与自进化等高级能力的实现路径。值得注意的是，[20] 从类脑认知视角提出了智能体的感知、认知与操作模块化模型，并进一步讨论了自增强进化、多智能体系统与安全部署等关键议题。 还有一些综述聚焦于特定应用领域或前沿范式。例如 [21], [22] 研究了智能体在科学发现与金融交易中的应用；[23], [24] 探讨了多智能体系统与智能体化 RAG（Agentic RAG）范式；[25] 则全面回顾了基于 LLM 的智能体建模与仿真研究，涵盖信息、物理、社会及混合系统等场景。[26] 聚焦于自治科研智能体，提出了系统化的构建方法与评测蓝图；而 [27] 则从数据与模型协同演化视角，给出了科学 LLM 与智能体发展的数据中心化系统综述与路线图。 尽管这些研究贡献卓著，但仍缺乏一个能够结合技术演进、应用实践与能力层次的系统化框架，尤其是面向产业落地的视角。为弥补这一空白，本文对基于 LLM 的产业智能体进行了全面综述。具体而言，本文围绕三个核心方向展开：技术基础、应用实践与真实世界评测。首先，我们深入剖析支撑智能体能力的三大核心技术——记忆、规划与工具使用，并探讨其演进过程；其次，我们基于五级能力成熟度框架，系统呈现产业智能体在各行业的应用全景；接着，我们梳理了基础与行业专用能力的评测基准与方法，并指出其局限性；最后，我们聚焦产业智能体在实践中面临的深层挑战，探讨其瓶颈、未来发展方向与应对策略。 综上，本文的主要贡献包括： 1. 提出产业智能体能力成熟度框架：本文创新性地提出了产业智能体的能力成熟度框架，为评估与理解智能体在不同行业中的角色与价值提供了清晰指标。 1. 构建技术与应用的关联：本文将三大核心技术——记忆、规划与工具使用——的演化与能力层级相结合，展示技术进步如何驱动应用实践的提升。 1. 聚焦产业实践与评测体系：本文系统回顾了智能体在关键行业中的应用与专业评测基准，紧密结合真实产业需求与挑战。

通过这一独特视角，本文旨在打通智能体跨领域应用的壁垒，促进智能体在真实世界中的成熟化与繁荣发展。

II. 产业智能体的技术基础

近年来，基于大语言模型（LLMs）构建的智能体取得了显著进展。它们在处理复杂任务方面不断增强的能力，正推动人工智能的研究与应用迈向更高层次的认知智能。早期的智能体研究往往局限于特定任务场景；而新兴的 LLMs 凭借其强大的通用语言理解、推理与交互能力，极大地促进了能够应对开放域复杂任务的通用智能体的出现。 目前，一个完整的通用智能体框架通常依赖于三大核心技术支柱：记忆（Memory）、规划（Planning）与工具使用（Tool Use）。其中，记忆负责信息的编码、存储与检索；规划涉及目标分解及行动序列的制定与优化；工具使用则体现智能体调用外部 API 或程序以扩展自身能力的能力。这三大核心模块相互交织、协同工作，构成了智能体感知环境、形成认知与采取行动的基础，使其能够从被动的指令执行者演化为能够持续与环境交互、并自主实现复杂目标的自治实体。 然而，随着智能体研究逐步走向真实世界，其核心架构中的认知瓶颈愈发显现，这些问题集中体现在记忆、规划与工具使用三大能力的局限性上。

在**记忆（Memory）**方面，有限且单一的上下文窗口使智能体难以维持长期且连贯的交互历史，从而导致“长上下文遗忘”等问题。同时，如何从庞大、噪声丰富、结构化程度低的动态环境信息中筛选、提炼并形成结构化且有效的记忆，以避免信息过载与认知偏差，仍是重要的技术瓶颈。

在**规划（Planning）方面，真实世界的高度动态性与不确定性使基于静态世界假设的简单规划方法难以奏效。智能体必须具备在执行过程中动态调整计划、应对异常并从失败中学习的能力，这对其长期目标分解与高效推理提出了极高要求。 在工具使用（Tool Use）**方面，随着工具库规模与复杂度的增加，如何精确选择、组合与调用合适的工具以解决问题，以及如何应对工具执行失败或异常结果，成为制约智能体能力上限的关键因素。

这些现实的技术挑战共同构成了智能体从理论框架到实际落地之间的“能力鸿沟”。 为系统分析产业智能体如何从简单的流程自动化工具演化为能够解决复杂领域问题的核心系统，本文提出了一个面向产业应用能力成熟度的五级框架（L1–L5）。该框架旨在揭示产业智能体在不同能力层级间的跃迁，实质上是由三大核心技术——记忆、规划与工具使用——的演进所驱动的。例如，L1 级的“流程执行系统”（Process Execution System）仅需具备瞬时记忆与固定的线性规划，而 L5 级的“自适应社会系统”（Adaptive Social System）则要求智能体具备跨代进化的群体记忆积累能力，并能在复杂博弈中自主生成目标。

接下来的章节将深入探讨这三大核心技术模块，分析其技术演进如何支撑产业智能体能力的持续升级，从而为产业智能体的发展实践奠定理论基础。