Agentic Reasoning

Agentic Reasoning是什么

Agentic Reasoning是由牛津大学开发的一种增强大型语言模型（LLM）推理能力的框架。该框架通过整合外部工具，如网络搜索、代码执行和结构化记忆，来解决复杂的多步骤推理问题。其核心理念是让LLM在推理过程中动态调用不同的代理，例如思维导图代理、网络搜索代理和代码代理，以实时获取信息、执行计算分析并组织复杂逻辑关系。该框架在博士级科学推理任务（如GPQA数据集）以及领域特定的深度研究中表现出色，相较于现有的检索增强生成（RAG）系统和封闭源模型具有更高的性能。

Agentic Reasoning的主要功能

• 增强多步骤推理能力：借助外部工具（如网络搜索、代码执行和结构化记忆），提升LLM处理需要深度研究和复杂逻辑推导的问题的能力。
• 实时信息检索与更新：通过网络搜索代理获取最新信息，确保推理过程中的知识准确性和时效性。
• 复杂逻辑关系组织：利用Mind Map代理构建知识图谱，帮助LLM清晰地组织和跟踪推理链中的逻辑关系。
• 计算分析支持：通过代码代理执行编程任务，为涉及定量分析的问题提供精确结果。
• 提升推理效率和准确性：通过任务分配和工具调用机制，减轻主模型负担，避免推理中断。
• 专家级知识合成：在深度研究任务中生成高质量分析报告，达到或超越人类专家水平。

Agentic Reasoning的技术原理

• 动态工具调用机制：LLM根据当前推理需求，实时决定是否调用外部工具，如网络搜索或代码执行。当需要外部信息时，LLM生成查询请求，并通过专用标记（如“搜索”或“代码”）将请求发送给相应代理。
• 外部代理的协同工作：
  • Mind Map代理：将推理链转化为结构化知识图谱，基于实体识别和语义关系提取提供逻辑支持，便于信息查询。
  • 网络搜索代理：从互联网中检索相关文档，提取关键信息并生成简洁总结，确保信息的相关性。
• 代码代理：接收LLM的代码请求，编写并执行代码，返回结果，提高推理效率。
• 迭代推理与知识更新：推理过程为迭代循环，LLM根据外部代理反馈逐步完善推理链。
• 基于概率的生成模型：推理链和答案生成基于联合概率模型，结合任务指令、查询、工具输出和知识图谱，动态生成连贯且准确的结果。
• 推理优化与验证：通过工具调用频率等指标优化推理路径，提升准确性和效率。

Agentic Reasoning的项目地址

• GitHub仓库：https://github.com/theworldofagents/Agentic-Reasoning
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.04644

Agentic Reasoning的应用场景

• 学术研究与复杂问题解答：适用于博士级科学问题，提供高精度答案。
• 医学决策支持：结合网络搜索和代码执行，辅助医疗诊断和治疗方案制定。
• 金融与法律研究：快速检索法规和数据，生成高质量研究报告。
• 复杂逻辑游戏与策略优化：在策略类游戏中实现高效逻辑推理。
• 跨领域深度研究：整合多领域信息，生成全面分析报告。