Agent圈的DeepSeek，牛津大学Agentic Reasoning框架显著提升深度研究能力

文章预览

🔍 摘要速览 研究痛点： 当前的大型语言模型（LLM）在处理复杂推理任务时， 主要依赖内部推理能力，缺乏对复杂逻辑关系的深度理解和动态信息检索能力 。在面对需要多步骤逻辑推理、跨领域知识整合以及实时信息更新的深度研究任务时，现有模型的推理能力受限，尤其是在社会科学、伦理学等非结构化领域，难以提供精准且有深度的解答。 创新突破： 牛津大学提出了 Agentic Reasoning 框架，通过整合外部工具使用代理（Agents），增强LLM的推理能力。该框架引入了三种关键代理： Mind Map代理 （用于构建知识图谱以跟踪逻辑关系）、 Web-search代理 （用于实时检索信息）和Coding代理（用于执行代码分析）。这些代理与LLM动态交互，使其能够在推理过程中实时获取和处理外部信息，从而更高效地解决复杂问题。 应用价值： Agentic Reasoning在PhD级别的科 ………………………………