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P2 LLM-Native Applications: Toward a New Paradigm in Software Engineering

LLM 原生应用:迈向软件工程的新范式
ICSE Proceedings of the 2026 IEEE/ACM 48th International Conference on Software Engineering2026匹配度 3/10 · 论文讨论的是LLM原生应用(以LLM为编排核心的Agentic系统)的软件工程范式、参考架构与生命周期,仅在‘Agentic程序’这一研究对象层面与用户方向有交集;它不涉及静态分析、形式化验证,也未提供可分析的程序语义或benchmark,属于对LLM/Agent系统本身的架构性讨论,与用户‘将静态分析应用于Agentic程序’或‘用LLM改进静态分析’的核心追问不重合。引用 0 inbox
Alan Portela Bandeira, Gabriel Luiz Barros De Oliveira, Paulo Henrique Mendes Maia, Carlos Aderaldo, Nabor Mendonca
crossref: 2026-09-12

AI 速览

一句话:提出LLM原生应用概念,以LLM为编排核心,并给出参考架构、生命周期模型及文献综述copilot案例。

当前多数软件系统要么以 LLM 为核心包裹既有系统(LLM-based),要么将 LLM 嵌入既有工作流(LLM-augmented),虽能快速获益,却脆弱、难以复现且治理不足。本文提出“LLM 原生应用”概念:系统从设计之初就以 LLM 作为编排核心,统一协调工具、记忆、知识集成与治理。作者给出参考架构,并通过一个用于文献综述的 LLM 原生 copilot 展示可行性;同时提出生命周期模型,说明当 LLM 成为一等编排者时开发过程如何变化。该工作为 LLM 时代的软件工程新范式提供了概念框架与初步案例。

问题
现有 LLM-based 与 LLM-augmented 方案虽能快速集成 LLM,但脆弱、难以复现且治理不足,缺乏以 LLM 为原生核心的系统设计方法。
方法
提出 LLM 原生应用概念,给出以 LLM 为编排核心、协调工具、记忆、知识集成与治理的参考架构,并构建文献综述 copilot 作为示例,同时提出相应生命周期模型。
评估
通过一个 LLM 原生文献综述 copilot 进行可行性演示,并基于该案例讨论生命周期变化,未报告大规模定量评估。
原文摘要(Abstract)

Large Language Models (LLMs) are increasingly embedded into software systems, yet most current solutions are either LLM-based, wrapping an existing system around an LLM, or LLM-augmented, embedding LLMs into existing workflows. These approaches yield quick gains but remain brittle, difficult to reproduce, and poorly governed. We introduce the notion of LLM-native applications: systems conceived from the outset with an LLM as the orchestration core, coordinating tools, memory, knowledge integration, and governance. We present a reference architecture and illustrate feasibility through an LLM-native copilot for literature reviews. We further propose a lifecycle model that highlights how development processes change when LLMs become first-class orchestrators.

链接与引用

DOI 原文 · PDF(开放获取) ·

BibTeX
@inproceedings{paperbot11821,
  title = {LLM-Native Applications: Toward a New Paradigm in Software Engineering},
  author = {Alan Portela Bandeira and Gabriel Luiz Barros De Oliveira and Paulo Henrique Mendes Maia and Carlos Aderaldo and Nabor Mendonca},
  booktitle = {ICSE},
  year = {2026},
  doi = {10.1145/3774748.3795680}
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