油田开发涉及历史拟合、动态分析、生产优化和举升优化等多类专业任务，面临多源信息融合困难、分析推理依赖专家经验、专业工具操作复杂及跨任务协同不足等问题。围绕上述需求，课题组开展融合大语言模型、油藏工程知识与专业计算工具的油田开发智能体理论与方法研究。通过融合多源开发数据与专业知识，为智能体理解和分析开发问题提供依据；结合油藏与生产工程机理，研究复杂任务的推理、分解与规划方法；通过专业工具调用与多智能体协同，衔接数据分析、模型计算和方案优化，并依据执行结果反馈修正。面向历史拟合、动态分析、生产优化和举升优化等典型场景，探索智能体在模型参数调整、异常原因辨识、注采方案寻优和举升工况调控中的应用，促进专业知识、模型计算与工程决策的有效衔接，为油田开发分析与优化提供智能化技术支撑。