本文提出了一种通过多智能体系统增强大型语言模型（LLMs）能力的新框架，分析了LLM驱动的智能代理的动态相互作用，探讨了新代理的设计框架，并总结了在软件工程中的应用现状及未来研究方向。

该文综述大型语言模型中的检索增强生成（RAG），归纳Naive、Advanced、Modular三种范式，梳理检索器、生成器与增强方法等核心组件及关键技术，介绍评估方法与自动评估框架，并从垂直优化、水平扩展及技术生态三方面展望未来方向，列举医疗、知识图谱等应用研究。

该文综述大语言模型在情感识别、问答系统、推荐系统、个性化文本生成、内容审核、客服响应及金融任务等领域的应用。研究表明，LLM在迁移性、个性化推荐与解释生成方面表现突出，但面临冷启动、公平性与偏见等挑战。金融领域调查提出决策框架，指导从业者依据数据与算力选择方案，并讨论相关限制。

该文综述多项机器学习应用研究，涉及交通方式选择、公交到站预测、BRT准时性、行人路径、乳腺癌生存率、购买决策、信贷风险、航班定价、员工离职及高速公路流量预测。常用模型有XGBoost、随机森林、梯度提升树与SMOTE，其中XGBoost和梯度提升树表现较优。