Generalizability of Large Language Model-Based Agents: A Comprehensive Survey

📄 arXiv: 2509.16330v1 📥 PDF

作者: Minxing Zhang, Yi Yang, Roy Xie, Bhuwan Dhingra, Shuyan Zhou, Jian Pei

分类: cs.AI

发布日期: 2025-09-19

💡 一句话要点

全面综述：提升基于大语言模型Agent的泛化能力，应对多样化任务与环境。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型Agent 泛化能力 综述 领域自适应 任务迁移

📋 核心要点

  1. 现有基于LLM的Agent在面对超出训练数据的多样化任务和环境时，泛化能力不足，难以保证性能一致性。
  2. 该论文通过构建分层领域-任务本体，明确Agent泛化能力的边界，并对现有方法进行分类和评估。
  3. 论文总结了提升Agent泛化能力的方法，并指出了未来研究方向，为构建更可靠的Agent奠定基础。

📝 摘要（中文）

基于大语言模型（LLM）的Agent已经成为一种新的范式，它将LLM的能力从文本生成扩展到与外部环境的动态交互。通过整合推理与感知、记忆和工具使用，Agent越来越多地被部署在诸如Web导航和家庭机器人等不同领域。然而，一个关键的挑战在于确保Agent的泛化能力——即在不同的指令、任务、环境和领域（尤其是那些超出Agent微调数据范围的领域）中保持一致的性能。尽管人们对此越来越感兴趣，但基于LLM的Agent的泛化能力的概念仍然未被充分定义，并且缺乏系统的方法来衡量和改进它。在本调查中，我们提供了对基于LLM的Agent的泛化能力的首次全面回顾。我们首先通过呼吁利益相关者并明确Agent泛化能力的边界（将其置于分层领域-任务本体中）来强调Agent泛化能力的重要性。然后，我们回顾了数据集、评估维度和指标，突出了它们的局限性。接下来，我们将改进泛化能力的方法分为三类：针对骨干LLM的方法、针对Agent组件的方法以及针对它们交互的方法。此外，我们介绍了可泛化框架和可泛化Agent之间的区别，并概述了如何将可泛化框架转化为Agent级别的泛化能力。最后，我们确定了关键挑战和未来方向，包括开发标准化框架、基于方差和成本的指标，以及将方法创新与架构级设计相结合的方法。通过综合进展并突出机遇，本调查旨在为构建基于LLM的Agent的原则性研究奠定基础，这些Agent可以在各种应用中可靠地泛化。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决基于大语言模型（LLM）的Agent在面对不同指令、任务、环境和领域时，泛化能力不足的问题。现有方法缺乏对Agent泛化能力的明确定义和系统评估，难以保证Agent在实际应用中的可靠性。

核心思路：论文的核心思路是对Agent的泛化能力进行全面综述，明确其定义和边界，并对现有提升泛化能力的方法进行分类和评估。通过分析现有方法的优缺点，为未来的研究提供指导，从而构建更具泛化能力的Agent。

技术框架：该论文采用综述的形式，没有提出新的技术框架。其主要贡献在于： 1. 明确Agent泛化能力的定义和边界，构建分层领域-任务本体。 2. 对现有数据集、评估维度和指标进行回顾和分析。 3. 将提升泛化能力的方法分为三类：针对骨干LLM的方法、针对Agent组件的方法以及针对它们交互的方法。 4. 区分可泛化框架和可泛化Agent，并概述如何将可泛化框架转化为Agent级别的泛化能力。 5. 识别关键挑战和未来方向。

关键创新：该论文的主要创新在于对LLM-based Agent的泛化能力进行了首次全面的综述，系统地分析了现有方法的优缺点，并为未来的研究方向提供了指导。通过明确泛化能力的定义和边界，为后续研究奠定了基础。

关键设计：该论文没有提出新的技术设计，而是对现有研究进行了梳理和总结。其关键在于对现有方法进行分类，并分析其在提升Agent泛化能力方面的作用。论文还强调了标准化框架、基于方差和成本的指标，以及将方法创新与架构级设计相结合的重要性。

📊 实验亮点

该论文是首个针对基于LLM的Agent的泛化能力进行的全面综述。它系统地分析了现有方法，并指出了未来研究方向，为构建更可靠的Agent奠定了基础。该综述为研究人员提供了一个全面的视角，有助于推动Agent技术的发展。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于Web导航、家庭机器人、智能客服等多个领域。通过提升Agent的泛化能力，可以使其在更广泛的应用场景中稳定可靠地工作，降低部署和维护成本，提高用户体验。未来的智能系统将更加依赖于具有强大泛化能力的Agent。

📄 摘要（原文）

Large Language Model (LLM)-based agents have emerged as a new paradigm that extends LLMs' capabilities beyond text generation to dynamic interaction with external environments. By integrating reasoning with perception, memory, and tool use, agents are increasingly deployed in diverse domains like web navigation and household robotics. A critical challenge, however, lies in ensuring agent generalizability - the ability to maintain consistent performance across varied instructions, tasks, environments, and domains, especially those beyond agents' fine-tuning data. Despite growing interest, the concept of generalizability in LLM-based agents remains underdefined, and systematic approaches to measure and improve it are lacking. In this survey, we provide the first comprehensive review of generalizability in LLM-based agents. We begin by emphasizing agent generalizability's importance by appealing to stakeholders and clarifying the boundaries of agent generalizability by situating it within a hierarchical domain-task ontology. We then review datasets, evaluation dimensions, and metrics, highlighting their limitations. Next, we categorize methods for improving generalizability into three groups: methods for the backbone LLM, for agent components, and for their interactions. Moreover, we introduce the distinction between generalizable frameworks and generalizable agents and outline how generalizable frameworks can be translated into agent-level generalizability. Finally, we identify critical challenges and future directions, including developing standardized frameworks, variance- and cost-based metrics, and approaches that integrate methodological innovations with architecture-level designs. By synthesizing progress and highlighting opportunities, this survey aims to establish a foundation for principled research on building LLM-based agents that generalize reliably across diverse applications.