Agentic Reasoning

Agentic Reasoning – 牛津大學(xué)推出增強(qiáng)LLM推理能力的框架

Agentic Reasoning是什么

Agentic Reasoning是由牛津大學(xué)推出的一個(gè)創(chuàng)新框架，旨在提升大型語(yǔ)言模型（LLM）的推理能力。該框架通過(guò)整合外部工具（如網(wǎng)絡(luò)搜索、代碼執(zhí)行和結(jié)構(gòu)化記憶）來(lái)應(yīng)對(duì)復(fù)雜的多步驟推理問(wèn)題。其核心理念在于，讓LLM在推理過(guò)程中能夠動(dòng)態(tài)調(diào)用外部代理（例如思維導(dǎo)圖代理、網(wǎng)絡(luò)搜索代理和代碼代理），以實(shí)時(shí)檢索信息、執(zhí)行計(jì)算分析和組織復(fù)雜邏輯關(guān)系。Agentic Reasoning在博士級(jí)科學(xué)推理（如GPQA數(shù)據(jù)集）和特定領(lǐng)域的深入研究任務(wù)中表現(xiàn)尤為突出，超越了現(xiàn)有的檢索增強(qiáng)生成（RAG）系統(tǒng)及閉源LLM。

Agentic Reasoning的主要功能

• 增強(qiáng)多步驟推理能力：結(jié)合外部工具（如網(wǎng)絡(luò)搜索、代碼執(zhí)行和結(jié)構(gòu)化記憶），使LLM能夠更高效地處理需要深入研究和多步驟邏輯推導(dǎo)的復(fù)雜問(wèn)題。
• 實(shí)時(shí)信息檢索與更新：通過(guò)網(wǎng)絡(luò)搜索代理，實(shí)時(shí)獲取最新信息，確保推理過(guò)程中的知識(shí)準(zhǔn)確且具有時(shí)效性。
• 復(fù)雜邏輯關(guān)系組織：利用思維導(dǎo)圖代理構(gòu)建知識(shí)圖譜，幫助LLM清晰地組織和追蹤推理過(guò)程中的邏輯關(guān)系，提升演繹推理能力。
• 計(jì)算分析支持：借助代碼代理執(zhí)行編程任務(wù)，為需要定量分析的難題提供準(zhǔn)確的計(jì)算結(jié)果。
• 提升推理效率和準(zhǔn)確性：通過(guò)任務(wù)分配和工具調(diào)用，減輕主推理模型的負(fù)擔(dān)，避免因處理輔助任務(wù)而中斷推理鏈。
• 專家級(jí)知識(shí)合成：在深度研究任務(wù)中，生成高質(zhì)量的分析報(bào)告，甚至能夠達(dá)到或超越人類專家的水平。

Agentic Reasoning的技術(shù)原理

• 動(dòng)態(tài)工具調(diào)用機(jī)制：在推理過(guò)程中，LLM根據(jù)當(dāng)前的推理需求，實(shí)時(shí)決定是否調(diào)用外部工具（如網(wǎng)絡(luò)搜索或代碼執(zhí)行）。當(dāng)需要外部信息時(shí)，LLM會(huì)生成特定的查詢請(qǐng)求，并嵌入專用標(biāo)記（如“搜索”或“代碼”標(biāo)記），暫停推理并將請(qǐng)求發(fā)送給相應(yīng)的代理。
• 外部代理的協(xié)同工作：
  • 思維導(dǎo)圖代理：將推理鏈轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的知識(shí)圖譜，通過(guò)實(shí)體識(shí)別和語(yǔ)義關(guān)系提取，為推理提供邏輯支持。知識(shí)圖譜可以被查詢，幫助LLM快速獲取相關(guān)信息。
  • 網(wǎng)絡(luò)搜索代理：從互聯(lián)網(wǎng)檢索與推理相關(guān)的文檔，基于LLM提取關(guān)鍵信息，生成簡(jiǎn)明總結(jié)，確保信息的相關(guān)性和邏輯連貫性。
• 代碼代理：接收LLM的代碼請(qǐng)求，編寫并執(zhí)行代碼，返回結(jié)果，避免LLM直接生成和執(zhí)行代碼的復(fù)雜性，從而提升推理效率。
• 迭代推理與知識(shí)更新：推理過(guò)程為一個(gè)迭代循環(huán)，LLM根據(jù)外部代理返回的結(jié)果更新推理鏈，逐步完善邏輯推導(dǎo)，直至得出最終答案。
• 基于概率的生成模型：推理鏈和最終答案的生成基于聯(lián)合概率模型，結(jié)合任務(wù)指令、查詢、工具輸出和知識(shí)圖譜，動(dòng)態(tài)生成連貫的推理過(guò)程和準(zhǔn)確的答案。
• 推理優(yōu)化與驗(yàn)證：根據(jù)工具調(diào)用頻率等指標(biāo)優(yōu)化推理過(guò)程，選擇最佳推理路徑，從而提升推理的準(zhǔn)確性和效率。

Agentic Reasoning的項(xiàng)目地址

• GitHub倉(cāng)庫(kù)：https://github.com/theworldofagents/Agentic-Reasoning
• arXiv技術(shù)論文：https://arxiv.org/pdf/2502.04644

Agentic Reasoning的應(yīng)用場(chǎng)景

• 學(xué)術(shù)研究與復(fù)雜問(wèn)題解答：通過(guò)多步驟推理和工具調(diào)用，解決博士級(jí)科學(xué)問(wèn)題，提供高精度的答案。
• 醫(yī)學(xué)決策支持：結(jié)合網(wǎng)絡(luò)搜索和代碼執(zhí)行，為醫(yī)療場(chǎng)景提供精準(zhǔn)的診斷和治療方案支持。
• 金融與法律研究：快速檢索法規(guī)和數(shù)據(jù)，生成高質(zhì)量研究報(bào)告，輔助專業(yè)決策。
• 復(fù)雜邏輯游戲與策略優(yōu)化：在如狼人殺等游戲中，基于邏輯推理和關(guān)系追蹤，實(shí)現(xiàn)高勝率策略。
• 跨領(lǐng)域深度研究：整合多領(lǐng)域信息，生成全面報(bào)告，助力復(fù)雜問(wèn)題的知識(shí)合成與分析。

常見問(wèn)題

• Agentic Reasoning與傳統(tǒng)LLM有何不同？：Agentic Reasoning通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)用外部工具，增強(qiáng)了LLM的推理能力，使其能夠處理更復(fù)雜的多步驟問(wèn)題，而不僅僅依賴于模型內(nèi)部的知識(shí)和邏輯。
• 如何確保信息的準(zhǔn)確性和時(shí)效性？：通過(guò)實(shí)時(shí)網(wǎng)絡(luò)搜索代理，Agentic Reasoning能夠獲取最新的信息和數(shù)據(jù)，從而保持推理的準(zhǔn)確性和相關(guān)性。
• Agentic Reasoning適用于哪些領(lǐng)域？：該框架適用于多個(gè)領(lǐng)域，包括學(xué)術(shù)研究、醫(yī)療決策、金融法律研究、復(fù)雜邏輯游戲及跨領(lǐng)域研究等。
• 如何參與Agentic Reasoning的開發(fā)？：您可以訪問(wèn)其GitHub倉(cāng)庫(kù)，獲取更多信息和參與開發(fā)。