推理（Reasoning）是智能的核心。有了这一能力，人工智能（AI）模型在开放、动态环境下完成逻辑推断、问题解决和决策制定等任务才成为可能。 在当前"由言到行"的范式转变中，大语言模型（LLM）已不再是被动的序列生成器，而是被要求进化为在持续交互过程中实时规划、行动和学习的自主推 理智能体（Agent）。也因此，Agentic 推理成为了当前 AI 大模型行业的热门研究方向之一。 日前，一篇题为"Agentic Reasoning for Large Language Models"的综述文章在 X 上爆火。该综述系统推理了 Agentic 推理的演进脉络，为下一代自适应协作 智能体指明了方向。研究团队来自伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校、Meta、亚马逊、Google DeepMind、加州大学圣地亚哥分校和耶鲁大学。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2601.12538 该综述长达 135 页，涉及"基础 Agentic 推理"、"自进化 Agentic 推理"和"集体多智能体推理"等不同层级，上下文推理与后训练推理两种关键优化模式，以 及 Agentic 推理在科学、机器人、医疗、自 ...