【从被动生成到主动行动：智能体推理正在重塑大模型的边界】

大模型会推理了，但这还不够。

传统的大模型推理，本质上是一种“静态预测”：给定输入，输出答案，一锤子买卖。无论是思维链还是程序辅助推理，都假设问题是封闭的、信息是完整的。但真实世界从来不是这样运作的。

这篇来自UIUC、Meta、Amazon、Google DeepMind等机构的综述，系统梳理了一个正在发生的范式转变：智能体推理。核心思想很简单，把大模型从“被动的序列生成器”重新定义为“主动的推理智能体”，让它能够规划、行动、并通过持续交互来学习。

+ 三层架构，层层递进

论文提出了一个清晰的三层框架：

第一层是基础能力。单个智能体需要掌握规划、工具使用和搜索这三项核心技能。规划让智能体能够分解复杂任务，工具使用让它突破自身知识的局限，搜索则让它能够主动获取外部信息。这三者相互配合，构成了智能体行动的基本闭环。

第二层是自我进化。智能体不再是一成不变的，而是能够通过反馈和记忆机制持续改进。Reflexion让智能体学会自我批评和修正，记忆模块让它能够积累经验并在未来任务中复用。这种能力让推理从单次推断变成了持续学习的过程。

第三层是集体智能。当多个智能体协作时，会涌现出超越个体的能力。通过角色分工、知识共享和协调机制，智能体团队可以处理单个智能体无法完成的复杂任务。

+ 两条优化路径

实现智能体推理有两条互补的路径。

一条是上下文推理，在推理时通过结构化编排和搜索规划来扩展计算，不需要修改模型参数。ReAct、思维树这类方法都属于这一类。

另一条是后训练推理，通过强化学习和微调将成功的推理模式内化到模型权重中。DeepSeek-R1、Search-R1等工作展示了这条路径的潜力。

两条路径各有优势：前者灵活但受限于模型本身能力，后者稳定但需要额外训练成本。实际系统往往需要两者结合。

+ 落地场景已经铺开

智能体推理不是空中楼阁。论文梳理了五大应用领域：数学探索与编程、科学发现、具身智能、医疗健康、自主网络研究。

在科学发现领域，智能体可以自主生成假设、设计实验、分析结果，形成完整的研究闭环。在医疗领域，多智能体协作可以模拟多学科会诊，提供更全面的诊断建议。在编程领域，“氛围编程”正在成为新的工作方式，开发者与智能体通过多轮对话协作完成代码。

+ 未解之题

论文最后指出了几个关键挑战：如何实现以用户为中心的个性化推理？如何在长期交互中进行有效的信用分配？如何构建和利用世界模型？如何训练多智能体协作？以及，如何治理这些越来越自主的系统？

这些问题没有现成答案，但它们指向了一个清晰的方向：智能体推理正在从学术概念走向工程实践，而我们才刚刚开始理解它的可能性和边界。

推理不再只是思考，而是思考加行动。这或许是大模型走向真正智能的关键一步。

arxiv.org/abs/2601.12538