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Agentic Reasoning：从被动推理到主动智能的完整路线图！
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原文中文，约4200字，阅读约需10分钟。
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内容提要
智能体推理正在推动AI从被动反应转向主动智能，具备规划、学习和协作能力。本文提出三层架构：基础智能体、自我进化智能体和集体多智能体，适用于数学、科学和医疗等领域。未来研究方向包括个性化推理和多智能体协作等挑战。
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关键要点
- 智能体推理推动AI从被动反应转向主动智能，具备规划、学习和协作能力。
- 提出三层架构：基础智能体、自我进化智能体和集体多智能体，适用于多个领域。
- 传统LLM推理是静态的，被动的，而Agentic Reasoning是动态的，主动的。
- 基础智能体推理包括规划推理、工具使用优化和智能体搜索等核心能力。
- 自我进化智能体推理通过反馈和记忆持续改进，具备自我批判和动态管理记忆的能力。
- 集体多智能体推理强调多个智能体协作解决复杂问题，涉及角色分类和协作分工。
- 区分上下文推理和训练后推理两种优化模式，适用于不同场景。
- Agentic Reasoning在数学、科学、医疗等六大领域有广泛应用。
- 评估基准分为核心机制基准和应用级基准，用于评估智能体的能力。
- 未来研究方向包括个性化推理、多智能体协作、长期智能体推理等六大开放问题。
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