Generalizability of Large Language Model-Based Agents: A Comprehensive Survey
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 领域自适应 任务迁移 智能体 评估指标 数据集
📋 核心要点
- 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。
- 论文核心在于系统性地分析和综述了提升LLM Agent泛化能力的方法，涵盖LLM本身、Agent组件以及二者交互。
- 论文梳理了现有数据集、评估指标的局限性，并提出了未来研究方向，旨在为构建更可靠的Agent提供指导。
📝 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、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（特别是那些超出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LLM Agent中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（将其置于分层的领域-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，本调查旨在为构建能够在各种应用中可靠泛化的基于LLM的Agent的原则性研究奠定基础。
🔬 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性的评估方法，导致Agent在实际应用中难以保证性能的稳定性和可靠性。
核心思路：论文的核心思路是对LLM Agent的泛化能力进行全面综述，从领域-任务本体的角度明确泛化能力的边界，并对现有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，从而提升Agent在各种应用场景下的泛化性能。
技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个部分：1) 定义Agent泛化能力的概念，并将其置于分层的领域-任务本体中；2) 回顾现有的数据集、评估维度和指标，并分析其局限性；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，并探讨如何将可泛化框架转化为Agent级别的泛化能力；5) 总结关键挑战和未来研究方向。
关键创新：论文最重要的创新点在于对LLM Agent的泛化能力进行了首次全面的综述，并提出了一个结构化的框架来理解和改进Agent的泛化能力。此外，论文还区分了可泛化框架和可泛化Agent，并探讨了二者之间的关系，为未来的研究提供了新的视角。
关键设计：论文的关键设计在于对提升泛化能力的方法进行了分类，并对每一类方法进行了详细的分析和评估。此外，论文还提出了未来研究方向，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。这些设计为未来的研究提供了具体的指导。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述论文系统性地整理了现有LLM Agent泛化能力提升方法，并分析了现有数据集和评估指标的局限性。论文并未提供具体的实验结果，而是侧重于对现有研究的归纳和总结，为未来的研究方向提供了清晰的指导。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要智能Agent进行交互的领域，例如Web导航、家庭机器人、智能客服、自动化办公等。通过提升Agent的泛化能力，可以使其在面对复杂和变化的环境时，更加可靠和高效地完成任务，从而提高生产效率和服务质量，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 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.