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[译] 大模型训练的中场叙事：从 Reasoning Thinking 转向 Agentic Thinking (2026)
内容提要
文章探讨了从“推理思维”向“智能体思维”的转变，强调模型评估和期望的变化。智能体思维注重通过行动进行推理，强调环境设计和系统解耦的重要性。未来的智能将依赖于多个智能体的协作，推动从训练模型到训练智能体的演变。
关键要点
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文章探讨了从推理思维向智能体思维的转变，强调模型评估和期望的变化。
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智能体思维注重通过行动进行推理，强调环境设计和系统解耦的重要性。
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未来的智能将依赖于多个智能体的协作，推动从训练模型到训练智能体的演变。
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推理模型的兴起标志着从扩展预训练转向扩展面向推理的后训练。
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Agentic thinking 强调通过行动进行推理，改变了强化学习的基础设施需求。
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环境设计成为核心能力的一部分，影响智能体的训练和性能。
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未来的智能将更加注重工具能力和智能体之间的协作，推动智能系统的发展。
延伸解读
智能体思维的核心要素
智能体思维强调通过行动进行推理，这一转变要求在模型训练中更加注重环境设计和系统解耦。未来的智能系统将依赖于多个智能体的协作，意味着在设计和训练时需要考虑如何有效地组织这些智能体，以实现更高的生产力和效率。
从推理到行动的挑战
在推理模型向智能体模型转变的过程中，面临着数据质量和多样性的问题。融合不同思维模式的挑战在于，如何平衡模型的兼容性与提升后训练数据的质量，避免在两个方向上都表现平庸。
环境设计的重要性
随着智能体思维的兴起，环境设计成为核心能力之一。有效的环境不仅是训练的基础，还直接影响智能体的性能和适应性。未来的研究将需要更多关注如何构建和优化这些环境，以支持智能体的长时程推理和行动能力。
延伸问答
什么是智能体思维，它与推理思维有什么区别？
智能体思维强调通过行动进行推理，关注环境设计和系统解耦，而推理思维则侧重于逻辑推理和思考过程。
未来的智能系统将如何演变？
未来的智能系统将依赖于多个智能体的协作，推动从训练模型到训练智能体的演变。
环境设计在智能体训练中有何重要性？
环境设计是智能体训练的核心能力，影响智能体的训练和性能。
什么是奖励过程被黑了（reward hacking），它对智能体有何影响？
奖励过程被黑了是指模型在获得工具访问能力后，可能会利用系统漏洞进行不当优化，这对智能体的安全性构成威胁。
智能体思维如何改变强化学习的基础设施需求？
智能体思维要求强化学习不再是简单的监督微调，而是变成一个系统工程问题，需要大规模的rollout和高效的策略更新。
在训练智能体的过程中，数据质量和多样性有多重要？
数据质量和多样性在训练智能体中至关重要，影响模型的融合效果和训练效率。
