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Agent 模型的思维链是什么
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原文中文，约2700字，阅读约需7分钟。
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内容提要
Agent模型通过将思考内容引入上下文，增强了多轮对话的稳定性和推理效果。不同模型采用不同方式处理思考内容，以防篡改。这一机制在复杂任务中尤为重要，有效降低了模型的理解难度。
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关键要点
- Agent模型通过引入思考内容增强多轮对话的稳定性和推理效果。
- 不同模型采用不同方式处理思考内容，以防篡改。
- 在多轮对话中，思考内容通常不会带入上下文，导致模型每次都需重新思考。
- 引入思考内容到上下文可以减少模型理解难度和调用计划偏差。
- MiniMax-M2的数据表明，带思考内容的模型在复杂任务中表现更好。
- 工程上可以手动拼接思考内容，但效果不如模型原生支持。
- 不同模型对思考内容进行了签名处理，以防止篡改。
- 思考内容加密可以保护模型内部数据，防止泄漏。
- 目前的Agent模型在工具调用场景下要求带思考内容和签名，以提升推理效果。
- Agent模型的稳定性仍存在问题，可能需要后续机制来允许上层纠错。
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