系统梳理推荐系统技术路径变迁，揭示大模型与智能体如何重塑个性化推荐架构。
本文综述了推荐系统在基础模型推动下的三大发展阶段：传统特征驱动方法、生成式推荐机制，以及新兴的智能体协同范式。重点分析各阶段的技术原理、典型架构与性能边界，并探讨大语言模型、多智能体交互对推荐精准度、可解释性及用户长期价值的影响，为下一代智能推荐系统提供理论参考与实践方向。
AI算法工程师、推荐系统架构师、大模型研究人员、智能产品负责人、技术战略规划者、高校科研人员
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