文献综述（围绕“LLM Agents × 工作流编排/Orchestration”）
1）研究对象从“单个 Agent”走向“可组合的工作流系统”
从条目描述看，2024–2025 年的研究明显把关注点从“一个更强的 agent”转向“多个 agent + 多工具 + 多阶段流程如何稳定运行”。这体现在三类工作：
- 工作流引擎/IR 与执行框架：强调把任务表示成可执行结构（如工作流图、工作流 IR），并支持搜索、分解、修复与调度（如 HALO、ALAS、iDDS、Murakkab、Jointλ 等条目所指向的能力）。
- 动态生成/自组织工作流：由 LLM 根据目标和上下文生成多智能体工作流，并在执行中自适应调整（如“动态生成多智能体工作流”“自组织代理网络”“S-Agents”类条目）。
- 领域工作流产品化：在法律、医疗、数据科学、DevOps、6G 运维等场景中，把 agent 视为“流程节点/角色”，把检索、推理、验证、写作、执行工具链整合为端到端系统（法律多智能体 QA、临床决策、专利分析、AIOps 等条目）。
关键趋势：研究重心变成“编排（orchestration）能力本身”——即如何将 LLM 的推理能力嵌入流程控制、依赖管理、资源调度、失败恢复与质量保证。
2）“Agentic AI / Web of Agents”把编排问题推向开放环境
多条目提到Agentic Web、Web of Agents、互操作性协议、跨平台协调等，这意味着系统从“封闭工具箱”走向：
- 跨系统、跨模型、跨组织的代理协作（互操作协议、模型路由、跨平台任务管理）；
- 更复杂的权限、身份、信任与治理问题（尤其当 agent 能调用外部工具和数据源时）。
这类研究共同把“工作流编排”扩展为“生态级编排”：不仅要安排步骤，还要处理接口标准、通信协议、冲突协调与治理结构。
3）评估与基准：从“回答对不对”走向“流程对不对、成本是否可控”
你的清单中出现多种 bench/评估框架（如 MCP-Bench、FedAgentBench、MedAgentBench、以及工作流引导规划基准等）。这反映出评估维度升级：
- 工具使用与跨域流程能力：能否正确选择工具、正确传参、正确串联多步骤；
- 可靠性与安全性：监控恶意行为、工具调用风险、流程防火墙、工作流安全约束（监控、AgentGuard、安全防火墙架构等）；
- 效率与资源：资源高效服务系统、调度优化、FaaS/跨云无状态编排等（Murakkab、Jointλ、Gradientsys）。
结论：LLM agent 的“效果”不再只是终端答案准确率，而是“端到端工作流的可控性、可解释性、可复用性与成本”。
4）记忆、溯源与可复用：让工作流“可累积”
多条目直接指向“记忆/工作流记忆/溯源”：
- 工作流记忆：学习、复用历史任务工作流以提升复杂任务表现（AWM、LEGOMem 等）。
- 溯源模型：统一追踪智能体交互、把自然语言转成结构化查询、支持审计与复现（溯源参考架构、统一溯源模型条目）。
这些研究共同解决一个核心痛点：当 agent 变成“流程型系统”，你必须回答：
- 发生了什么？（trace）
- 为什么这么做？（rationale）
- 下次能不能复用？（workflow reuse）
5）应用版图：法律/医疗/科研自动化最突出
从你的条目密度看，应用最集中的方向是：
- 法律：多智能体推理与检索协调，提高问答可靠性（法律工作流系统）。
- 医疗与生命科学：治疗方案生成、临床决策支持、药物不良事件抽取、癌症免疫基因组学与免疫治疗设计平台等，普遍强调“多工具、多阶段、可验证”的编排。
- 科研自动化与科学发现：实验协调器、智能实验室、地球科学发现加速、高能物理数据分析等，呈现“代理编排科研流程”的共性需求。
- 软件工程/DevOps/AIOps：自愈流水线、运维流程、代码库自我演化、工作流故障排查（FlowXpert）等，强调可执行与可回滚。
综合讨论：当前共识、主要缺口与可写的研究问题
1）当前共识（从条目中可归纳）
- 编排=核心能力：任务分解、工具选择、步骤验证、失败恢复、资源调度，逐渐成为与“推理”同等重要的系统能力。
- 多智能体并非天然更好：需要通过流程设计、冲突协调、监督机制（如可视化监督、冲突解决）才能稳定收益。
- 评估必须流程化：bench 开始强调工具链与端到端工作流，而不是单轮对话。
2）主要缺口（你的清单也反复触及但尚未“统一解决”）
- 互操作性与标准化不足：协议/接口/消息规范仍在分散探索，导致跨框架复用难。
- 安全与治理仍是“附加模块”：许多工作是提出防火墙/安全评估框架，但与编排引擎的深度融合（“默认安全”）仍不足。
- 可解释与可审计能力不统一：溯源与记忆在发展，但缺少“行业级通用 trace schema + 评价指标”。
- 成本-质量联合优化：资源高效与质量保证往往分别讨论，缺少统一的目标函数与策略搜索框架。
3）你可以直接落笔的研究问题（按“智能体×编排”）
- R1：工作流表示（IR/图/声明式）如何影响 LLM 编排的可验证性与可迁移性？
- R2：多智能体协作的冲突检测与解决机制，能否形成通用模式（可视化监督/仲裁/角色重分配）？
- R3：把安全约束编译进工作流（policy-as-code）是否优于事后监控？如何评估？
- R4：基于溯源与工作流记忆的“流程复用”，如何避免错误固化与分布漂移？
- R5：端到端评估如何同时覆盖正确性、稳健性、资源与合规？（多目标评估体系）
