本文系统综述了Agentic Reasoning智能体推理范式，将其定义为使LLMs成为自主智能体的推理模式，包含基础、自进化和集体三层核心框架，以及上下文内和训练后两种优化模式。该范式已在数学探索、科学发现、机器人、医疗等领域落地应用，相关基准涵盖工具使用、搜索、记忆等核心机制，同时面临个性化、长周期交互等开放挑战，为智能体系统设计提供了统一roadmap。
编者摘要：本文系统综述了Agentic Reasoning（智能体推理）范式，将其定义为使大语言模型（LLMs）成为自主智能体，通过规划、行动、持续交互实现目标的推理模式，核心分为基础智能体推理（单智能体核心能力）、自进化智能体推理（反馈与记忆驱动的持续改进）、集体多智能体推理（多智能体协作分工）三个互补层面；优化模式分为上下文内推理（推理时无参数更新）和训练后推理（通过强化学习 / 微调优化），已在数学探索、科学发现、机器人、医疗等领域落地，相关基准涵盖工具使用、搜索、记忆等核心机制，当前仍面临个性化、长周期交互、世界建模等开放挑战，为智能体系统设计提供了统一 roadmap。
一、引言：从 LLM 推理到 Agentic Reasoning
- 研究背景
- 传统 LLM 推理局限于静态输入、单轮推理，无法适应开放动态环境；
- 智能体推理 重构 LLM 为自主智能体，通过 “感知 - 规划 - 行动 - 反馈” 闭环，实现交互式、自适应推理。
- 核心定义
- 涵盖基础能力（规划、工具使用、搜索）、自进化（反馈 / 记忆驱动改进）、集体协作（多智能体分工），通过上下文内或训练后优化实现。
与传统 LLM 推理的差异
二、三层核心推理框架
（一）基础智能体推理：单智能体核心能力
规划推理
将目标分解为子任务，包括上下文内规划（Workflow 设计、树搜索如 MCTS、过程形式化）和训练后规划（奖励设计、最优控制），代表方法有 ToT（Tree of Thoughts）、ReWOO 等；
工具使用优化
分上下文内集成（推理时调用工具）、训练后集成（SFT/RL 优化工具使用策略）、编排式集成（多工具协同），支持 API 调用、代码执行等，代表框架有 HuggingGPT、ToolLLM；
智能体搜索
动态决定检索时机与内容，分上下文内搜索（推理时交互检索）、训练后搜索（SFT/RL 优化检索策略）、结构增强搜索（知识图谱辅助），解决传统 RAG 静态检索局限。
（二）自进化智能体推理：持续改进机制
反馈机制
分反思反馈（推理时自批判修正）、参数适配（训练时将反馈内化到权重）、验证器驱动反馈（外部信号引导重试），代表方法有 Reflexion、Self-Refine；
智能体记忆
包括扁平记忆（事实 / 经验存储）、结构化记忆（图 / 多模态表示）、训练后记忆控制（RL 优化记忆读写），解决长上下文与经验复用问题；
核心能力进化
自进化规划（任务生成 + 策略修正）、自进化工具使用（工具创建与合成）、自进化搜索（动态检索策略优化）。
（三）集体多智能体推理：协作与分工
- 角色分类
- 通用角色：领导者（任务分解）、执行者（工具调用）、评论家（质量验证）、记忆管理者（知识存储）、沟通协调者（信息流转）；
- 领域专属角色：软件工程（架构师 / 开发者 / 测试员）、医疗（分诊员 / 专科医生 / 医生）、金融（分析师 / 风险管理者 / 交易员）；
协作模式
上下文内协作（手动 / LLM 驱动流水线）、训练后协作（提示优化 / 拓扑优化 / 策略学习）；
多智能体进化
跨会话进化（任务间经验迁移）、记忆管理（共享 / 分布式记忆）、协作训练（协同优化协作策略）。
三、两种优化模式
| 优化模式 | 核心逻辑 | 关键方法 | 优势 |
|---|---|---|---|
| 上下文内推理 | 推理时通过结构化编排实现，无参数更新 | 树搜索、Workflow 设计、提示工程 | 灵活、无需额外训练 |
| 训练后推理 | 通过训练将推理策略内化到模型权重 | 强化学习（PPO/GRPO）、监督微调（SFT） | 性能更稳定、适配复杂任务 |
四、主要应用领域
| 应用领域 | 核心场景 | 代表案例 |
|---|---|---|
| 数学探索与编程 | 奥林匹克数学、代码生成 / 调试、程序搜索 | AlphaGeometry、ChatDev、CodeAgent |
| 科学发现 | 药物研发、材料设计、实验自动化 | ChemCrow、LIDDIA、AI Scientist-v2 |
| 机器人与 embodied 智能体 | 导航、操作、多模态交互 | Voyager、SayCan、EmbodiedGPT |
| 医疗健康 | 诊断、治疗规划、医疗数据处理 | MMedAgent、MedAgent-Pro、EHRAgent |
| 自主 Web 探索与研究 | 网页导航、文献综述、科研自动化 | WebGPT、GPT Researcher、DeepResearcher |
五、基准测试体系
（一）核心机制基准
| 核心机制 | 代表基准 | 关键指标 |
|---|---|---|
| 工具使用 | ToolQA（1530 对话）、ToolLLMToolBench（16464 API） | 工具调用准确率、任务完成率 |
| 搜索 | WebWalker、InfoDeepSeek、MMSearch | 信息检索准确率、多跳推理成功率 |
| 记忆与规划 | PerLTQA（8.5K QA）、LOCOMO（19 会话）、PlanBench | 记忆 retention 率、规划有效性 |
| 多智能体 | AgentBench、MultiAgentBench、MMAS | 协作效率、任务完成率、沟通成本 |
（二）应用基准
- 机器人：ALFWorld（文本 3D 环境交互）、OSWorld（桌面生产力任务）；
- 科学发现：ScienceWorld（基础科学实验）、LAB-Bench（生物学任务）；
- 医疗：AgentClinic（虚拟医院诊断）、MedAgentBench（医疗 QA + 患者模拟）；
- Web 智能体：WebArena（90 + 真实网站）、Mind2Web（跨域网页自动化）。
六、开放问题与未来方向
- 用户中心与个性化：适配个体偏好、动态需求与使用习惯；
- 长周期交互：长时域推理中的信用分配与误差控制；
- 世界建模：动态环境中的内部仿真、因果推理与预测；
- 多智能体协作训练：大规模智能体的协作策略优化与训练效率；
- 潜在智能体推理：latent 空间推理的可解释性与可控性；
- 治理框架：现实部署中的安全、合规与风险防控。
七 关键问题Q&A
问题 1：Agentic Reasoning 的核心框架是什么？其三层推理结构之间是如何关联的？
答：核心框架是 “三层推理 + 两种优化模式” 的统一体系。三层推理结构呈递进关联：① 基础智能体推理是底层，提供单智能体的核心能力（规划、工具使用、搜索），适配稳定环境；② 自进化智能体推理在基础层之上，通过反馈、记忆机制实现核心能力的持续改进，适配动态环境；③ 集体多智能体推理是扩展层，将单智能体能力通过角色分工、协作机制规模化，解决复杂任务。三者互补，基础层是能力基石，自进化层提升适应性，集体层扩大应用边界，共同支撑 Agentic Reasoning 从 “能做” 到 “做好” 再到 “协同做” 的演进。
问题 2：Agentic Reasoning 的两种优化模式（上下文内推理与训练后推理）在技术路径、适用场景上有何核心差异？
答：核心差异集中在技术逻辑与场景适配：① 技术路径：上下文内推理无需更新模型参数，通过结构化编排（如树搜索、Workflow 设计）、提示工程实现推理时优化；训练后推理通过强化学习（如 PPO/GRPO）、监督微调（SFT），将有效推理策略内化到模型权重；② 适用场景：上下文内推理适合快速部署、任务多变的场景（如临时网页检索、低资源环境），优势是灵活、无训练成本；训练后推理适合任务固定、对性能要求高的场景（如专业医疗诊断、长期机器人控制），优势是推理效率高、稳定性强；③ 互补关系：实际应用中常结合使用，如用上下文内推理快速适配新任务，再通过训练后推理固化高频有效策略。
问题 3：Agentic Reasoning 在现实场景中已落地的主要领域有哪些？各领域的核心应用价值是什么？
答：已落地六大核心领域，核心价值如下：① 数学探索与编程：解决奥林匹克数学题、自动化代码生成 / 调试，价值是提升推理精度与开发效率（如 AlphaGeometry 实现奥数级几何推理）；② 科学发现：加速药物研发、材料设计、实验自动化，价值是缩短科研周期（如 ChemCrow 实现化学合成规划）；③ 机器人与 embodied 智能体：实现导航、物理操作、多模态交互，价值是提升机器人自主化水平（如 Voyager 实现开放世界机器人技能学习）；④ 医疗健康：辅助诊断、治疗规划、医疗数据处理，价值是提高医疗效率与准确性（如 MMedAgent 实现多模态医疗工具使用）；⑤ 自主 Web 探索与研究：自动化网页导航、文献综述、科研流程，价值是降低信息获取与研究成本（如 GPT Researcher 生成带引用的研究报告）；⑥ 金融 / 法律：支持风险评估、合同分析、合规审查，价值是提升决策科学性与合规性（如 FinRobot 适配金融场景多智能体协作）。
“大语言模型（LLM）的 Agentic Reasoning（智能体推理）总览图”，清晰展示了 Agentic Reasoning 的核心流程、能力模块、进化机制、协作模式与应用场景，整体逻辑是 “从任务提出到泛化落地” 的闭环，各模块解析如下：
一、顶部核心流程：任务从提出到泛化的闭环
用户（User）向系统提出（Propose）任务（Task）→ 由Agentic Reasoning System（智能体推理系统）解决（Solve）→ 最终泛化（Generalize）到未来任务（Future Tasks），体现 Agentic Reasoning“解决当前任务 + 沉淀经验适配未来任务” 的核心价值。
二、核心对比：LLM 推理 vs Agentic Reasoning
图中明确了传统 LLM 推理与 Agentic Reasoning 的本质差异（对应文档中 “传统 LLM 推理的局限”）：
- 范式：从 “静态输入（Static Input）” 转为 “动态上下文（Dynamic Context）”；
- 计算：从 “被动生成（Passive）” 转为 “交互式行动（Interactive）”；
- 学习：从 “仅离线预训练（Pre-trained）” 转为 “持续进化（Evolving）”。
三、四大核心能力模块（图中四个主要板块）
1. Foundational Agentic Reasoning（基础智能体推理）
对应文档 “基础智能体推理” 部分，是单智能体的核心能力底座，包含 3 个关键能力：
Complex Planning（复杂规划）
核心是 “任务分解→评估→调整”，实现复杂目标的分步落地（如图标展示 “任务拆解、多步骤支撑”）；
Tool Use（工具使用）
核心是 “工具选择→编排→上下文感知调用”，扩展 LLM 的能力边界（如图标展示 “多工具协同、适配场景”）；
Web Search（网络搜索）
核心是 “动态搜索→结构化搜索→搜索策略优化（SFT/RL）”，解决传统 RAG 的静态检索局限（如图标展示 “从网页获取经验、多源搜索”）。
2. Self-evolving Agentic Reasoning（自进化智能体推理）
对应文档 “自进化智能体推理” 部分，是智能体 “越用越好” 的核心机制：
Feedback Loop（反馈循环）
通过 “自反思→自适应→重试” 修正错误（如图标展示 “反思→重新规划→重试” 的流程）；
Agentic Memory（智能体记忆）
通过 “记忆更新→目标管理→经验复用” 解决长上下文与经验沉淀问题（如图标展示 “记忆的更新、遗忘、利用”）；
Self-evolving（自进化）
实现 “规划、工具使用、搜索” 能力的自主迭代，支撑新的复杂任务。
3. Collective Multi-agent Reasoning（集体多智能体推理）
对应文档 “集体多智能体推理” 部分，是多智能体协作解决复杂任务的模式：
Role Assigning（角色分配）
分为 “通用角色（管理者、规划者、评论家等）” 和 “领域专属角色（如软件领域的开发者 / 测试员）”，实现 “专人专事”；
Collaboration（协作）
包含 “上下文内协作（推理时动态分工）” 和 “训练后协作（固化协作策略）”；
Co-evolving（协同进化）
通过 “分布式记忆更新→角色对齐使用” 实现多智能体集体能力的迭代。
4. Applications and Benchmarks（应用与基准）
对应文档 “应用领域与基准测试” 部分，展示能力落地的场景：
Core Agentic Abilities（核心智能体能力）
总结 Agentic Reasoning 的基础能力（工具使用、规划、记忆、反思、协作等）；
Core Agentic Applications（核心应用场景）
覆盖机器人、科学、软件、医疗、金融、法律等领域，体现 Agentic Reasoning 的落地价值。
智能体推理 的 “规划推理” 能力拆分为 **“上下文内规划（In-context Planning）”**和 **“后训练规划（Post-training Planning）”**两类（对应之前提到的两种优化模式。
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