各位佬好，目前是计算机专业的硕士，正在考虑博士阶段的研究方向，想继续做 LLM Agent，来请教一下大家。 
先说一下自己的情况：做过一些多轮检索、工具调用和多 Agent 工作流，也基于 veRL / GRPO 做过一些训练实验。算是有一点算法和工程基础，但还没有形成特别明确、能持续深入的研究主线，对 Agent 和 AI 系统的结合也比较感兴趣。 
现实条件是科研资源不多，导师指导相对有限，选题、找问题和做实验主要需要自己摸索。 所以比起“哪个方向最热”，更关心：在这样的条件下，哪些问题适合博士阶段持续做下去？ 
目前主要在看几个方向： 

Agent 记忆和经验积累：如何保存、更新和复用经验，怎样从失败中学到可迁移的技能。
长程任务与 Agent 强化学习：多轮工具调用、规划、失败恢复、奖励设计等，和已有基础比较接近，但担心实验成本。
Agent 系统与效率优化：上下文管理、缓存复...