Agentic Reasoning for Large Language Models
ArXiv ID: 2601.12538
作者: Tianxin Wei, Ting-Wei Li, Zhining Liu, Xuying Ning, Ze Yang 等 29 位作者
发布日期: 2026-01-18
分类: ai-agents
摘要
推理是人类推断、问题求解和决策的基本认知过程。虽然大语言模型（LLM）在封闭世界环境中展现了强大的推理能力，但在开放式动态环境中仍面临挑战。本文综述了**智能体推理（Agentic Reasoning）**这一范式转变：将 LLM 重新定义为能够自主规划、行动并通过持续交互学习的智能体。
研究框架沿三个互补维度组织：
- 基础智能体推理 – 在稳定环境中建立核心单智能体能力（规划、工具使用、搜索）
- 自进化智能体推理 – 研究智能体如何通过反馈、记忆和适应来优化这些能力
- 集体多智能体推理 – 将智能扩展到涉及协调、知识共享和共同目标的协作场景
主要贡献
1. 统一的分析框架
本文首次将智能体推理组织为一个系统的三层框架，涵盖从单智能体基础能力到多智能体协作的完整谱系。这一框架使得研究者能够清晰定位自己的工作在整个领域中的位置。
2. 双范式推理分析
跨越三个层次，综述区分了两种推理范式：
- 上下文推理（In-context Reasoning）：通过结构化编排扩展测试时交互
- 后训练推理（Post-training Reasoning）：通过强化学习和监督微调优化行为
3. 全面的应用和基准覆盖
综述审查了涵盖科学研究、机器人技术、医疗保健、自主研究和数学等领域的代表性智能体推理框架。
方法概述
基础智能体推理
基础层关注在相对稳定的环境中建立核心能力：
- 规划（Planning）：任务分解、子目标设定、策略选择
- 工具使用（Tool Use）：外部 API 调用、代码执行、信息检索
- 搜索（Search）：环境探索、信息收集、最优路径发现
自进化智能体推理
中间层研究智能体如何自我改进：
- 反馈学习：从环境反馈和自我反思中学习
- 记忆系统：经验积累和知识管理
- 适应机制：动态调整策略以应对新场景
集体多智能体推理
顶层扩展到多个智能体协同工作：
- 协调机制：任务分配和资源管理
- 知识共享：智能体间的信息交换
- 共同目标：联合优化和冲突解决
实验结果
作为综述论文，本文通过对大量现有工作的系统分析，揭示了以下关键趋势：
- 智能体推理正从简单的提示链发展为具有规划、工具和记忆能力的完整系统
- 强化学习在训练智能体行为方面的作用日益增强
- 多智能体协作在复杂任务中展现出显著优势
- 安全性和可解释性仍是开放挑战
个人评价
这篇综述是对 2025-2026 年智能体推理领域最全面的梳理之一。三层框架的提出非常有价值，为理解智能体从单一推理到协作推理的演进提供了清晰的路径。特别值得关注的是对自进化推理的关注 – 这是从”使用工具的 LLM”到”真正自主智能体”的关键跨越。
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评分: 4.5/5.0
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