Was ist die gerade so beliebte "Agentic-Inferenz"? Wie wird sie angewendet? Wo liegen die zukünftigen Chancen? Alles auf einen Blick.

Schlussfolgerung (Reasoning) ist der Kern der Künstlichen Intelligenz. Dank dieser Fähigkeit können Künstliche Intelligenz (KI)-Modelle Aufgaben wie logische Schlussfolgerungen, Problemlösung und Entscheidungsfindung in offenen und dynamischen Umgebungen bewältigen.

Im gegenwärtigen Paradigmenwechsel von "Worten zu Handlungen" sind Large Language Models (LLMs) nicht mehr passive Sequenzgeneratoren, sondern werden zur Evolution zu autonomen schlussfolgernden Agenten (Agent) angeregt, die in kontinuierlichen Interaktionen in Echtzeit planen, handeln und lernen können. Aus diesem Grund ist das Agentic Reasoning zu einem der heißesten Forschungsgebiete in der Branche der großen KI-Modelle geworden.

Kürzlich ist ein Übersichtsartikel mit dem Titel "Agentic Reasoning for Large Language Models" auf X viral geworden. Dieser Artikel führt eine systematische Analyse der Entwicklung des Agentic Reasoning durch und weist den Weg für die nächste Generation von adaptiven kollaborativen Agenten. Das Forschungs-Team besteht aus Mitgliedern der University of Illinois at Urbana-Champaign, Meta, Amazon, Google DeepMind, der University of California, San Diego und Yale University.

Link zur Studie: https://arxiv.org/pdf/2601.12538

Der Übersichtsartikel umfasst 135 Seiten und behandelt verschiedene Ebenen wie "Grundlegendes Agentic Reasoning", "Selbst-evolvierendes Agentic Reasoning" und "Kollektives Multi-Agent Reasoning", zwei Schlüsseloptimierungsmodi - Kontext-Schlussfolgerung und Nach-Training-Schlussfolgerung - sowie die Anwendungen des Agentic Reasoning in realen Szenarien wie Wissenschaft, Robotik, Medizin, automatisierten wissenschaftlichen Forschungen und Mathematik, zukünftige offene Herausforderungen und Forschungsrichtungen, usw.

Abbildung | Übersicht über das Agentic Reasoning

Wenn Sie in der Branche der großen Modelle tätig sind oder an den Entwicklungstrends der großen Modelle interessiert sind, könnte es hilfreich sein, sich eingehend mit der gegenwärtigen Situation und der zukünftigen Entwicklung des Agentic Reasoning zu befassen. Teilen Sie es gerne weiter!

Die drei Ebenen des Agentic Reasoning

Im Artikel definieren das Forschungs-Team "Agentic Reasoning" wie folgt:

Das Schlussfolgern wird als Kernmechanismus des Agenten betrachtet, der grundlegende Fähigkeiten (Planung, Werkzeuggebrauch und Suche), Selbst-evolutionäre Anpassung (Anpassung anhand von Feedback und Gedächtnis) und kollektive Zusammenarbeit (Kollaboration mehrerer Agenten) umfasst. Diese Fähigkeiten können durch Kontext-Organisation oder Nach-Training-Optimierung erreicht werden.

Im Gegensatz zum statischen Fragestellungs-Antwort-Modell traditioneller LLMs betont das Agentic Reasoning die kontinuierliche Interaktion zwischen Modell und Umgebung. Der Schlussfolgerungsprozess traditioneller LLMs ist normalerweise ein Einmalvorgang. Der Benutzer stellt eine Frage, und das Modell generiert auf der Grundlage statischer Trainingsdaten eine Textantwort. Dieser Prozess fehlt an echter Interaktion mit der Außenwelt. Dieses Modell funktioniert hervorragend bei geschlossenen und strukturierten Aufgaben, kann aber weder Handlungen ausführen, um Ideen zu verifizieren, noch sich in der Interaktion verbessern.

Das Agentic Reasoning bricht diese Beschränkungen vollständig. Es definiert LLMs neu als Agenten, die in der realen Welt autonom wahrnehmen, planen, handeln und lernen können. Der wesentliche Unterschied liegt darin, dass der Agent die Fähigkeit gewinnt, über die Zeit hinweg kontinuierlich mit der Umgebung zu interagieren. Er muss mit Unsicherheiten umgehen, aus Feedback lernen und sogar mit anderen Agenten kollaborieren, um komplexe Aufgaben ohne eindeutige Lösungen in offenen und dynamischen Szenarien (z. B. wissenschaftliche Experimente, Robotermanipulation, Finanzmarktanalyse) zu bewältigen.

Abbildung | Unterschied zwischen traditionellem LLM-Schlussfolgern und Agentic Reasoning.

Die Fähigkeit des Agentic Reasoning entwickelt sich nicht auf einmal, sondern steigt schrittweise entlang eines klaren Pfads mit zunehmender Komplexität der Umgebung und der Anforderungen der Aufgaben. Es gibt drei Ebenen:

Erste Ebene: Grundlegendes Agentic Reasoning

Auf dieser Ebene verfügt der Agent über die grundlegenden Fähigkeiten, um komplexe Aufgaben in einem relativ stabilen Umfeld zu bewältigen. Er teilt Aufgaben in Teilschritte auf (Planung), ruft externe Werkzeuge (z. B. Taschenrechner, Datenbanken, APIs) auf und führt aktive Suchen (z. B. Internetrecherche) durch, um Ziele zu erreichen und kann Ergebnisse verifizieren und Schritte anpassen. Beispielsweise kann ein LLM Code schreiben, ausführen und debuggen oder durch Suchmaschinen aktuelle Informationen sammeln und Berichte erstellen. Diese Ebene ist die Grundlage des Agentic Reasoning und konzentriert sich darauf, wie man effektiv in einem bekannten Rahmen agieren kann.

Zweite Ebene: Selbst-evolvierendes Agentic Reasoning

Wenn die Umgebung sich ändert und die Aufgaben unsicherer werden, muss der Agent aus der Erfahrung lernen. Mechanismen zur Integration von Feedback und Gedächtnis-gesteuerter Anpassung ermöglichen es dem Agenten, sich an die sich ständig ändernde Umgebung anzupassen. Ein auf Reflexion basierendes Framework (z. B. Reflexion) ermöglicht es dem Agenten, seinen eigenen Schlussfolgerungsprozess zu kritisch hinterfragen und zu optimieren, während Methoden des Reinforcement Learnings (z. B. RL-for-memory) die Bildung und Extraktion von Gedächtnis als Strategieoptimierung formalisieren. Durch diese Mechanismen kann der Agent den Schlussfolgerungsprozess und den Lernprozess dynamisch integrieren und seine internen Repräsentationen und Entscheidungsstrategien schrittweise aktualisieren, ohne dass ein vollständiges Neustraining erforderlich ist. Dieser kontinuierliche Anpassungsmechanismus verknüpft Schlussfolgern und Lernen eng miteinander und ermöglicht es dem Modell, Fähigkeiten zu akkumulieren und sich auf verschiedene Aufgaben zu übertragen.

Dritte Ebene: Kollektives Multi-Agent Reasoning

Das kollektive Multi-Agent Reasoning erweitert den Agenten von einem isolierten Problemlöser zu einem kollaborativen Ökosystem. Mehrere Agenten arbeiten nicht mehr einzeln, sondern zusammen, um gemeinsame Ziele zu erreichen, indem sie klare Rollenverteilungen (z. B. "Manager - Ausführender - Supervisor"), Kommunikationsprotokolle und ein gemeinsames Gedächtnissystem nutzen. Wenn die Agenten die Arbeit aufteilen und die Ergebnisse voneinander optimieren, kann das Kollaborationssystem die Vielfalt der Schlussfolgerungen deutlich erhöhen und ermöglicht es dem System, durch mehrfache Interaktionen auf der Grundlage natürlicher Sprache Debatten zu führen, Meinungsverschiedenheiten zu lösen und Konsens zu erreichen. Allerdings bringt diese Komplexität auch Herausforderungen in Bezug auf Stabilität, Kommunikationseffizienz und Vertrauenswürdigkeit mit sich. Daher ist es erforderlich, strukturierte Koordinierungsrahmen und strenge Bewertungsstandards zu etablieren.

Zwei Systemoptimierungsmodi des Agentic Reasoning

Beim Aufbau eines Agentic Reasoning-Systems können alle systembedingten Beschränkungen und Optimierungseinstellungen, unabhängig davon, ob es sich um die Entwicklung grundlegender Fähigkeiten, die Anpassung durch Selbst-Evolution oder die Kollaboration mehrerer Agenten handelt, letztendlich auf zwei komplementäre Systemoptimierungsmodi zurückgeführt werden: Kontext-Schlussfolgerung und Nach-Training-Schlussfolgerung.

Der Kern der Kontext-Schlussfolgerung besteht darin, die Modellparameter nicht zu ändern und sich stattdessen auf die Berechnungserweiterung zur Laufzeit der Schlussfolgerung zu konzentrieren. In diesem Modus werden die Gewichte des Modells nicht geändert, sondern es werden mehr Rechenressourcen während der Schlussfolgerungsphase (Testzeit) eingesetzt, um die Fähigkeiten des Agenten zu erweitern.

Dieses Modus betont die strukturierte Organisation, die auf Suche basierende Planung und das adaptive Workflow-Design, damit der Agent komplexe Problemräume dynamisch bewältigen kann, ohne die internen Parameter zu ändern. Es wandelt den Schlussfolgerungsprozess von einer statischen "Einmalvorhersage" in einen dynamischen Zyklus von "Denken" und "Tun" um.

Im Gegensatz zur Kontext-Schlussfolgerung zielt die Nach-Training-Schlussfolgerung auf die Änderung der Modellgewichte ab und konzentriert sich auf die Internalisierung von Fähigkeiten. Das Ziel besteht darin, erfolgreiche Schlussfolgerungsmuster in die Modellparameter zu integrieren, so dass sie zu einem "Instinkt" des Modells werden.

Mithilfe von Reinforcement Learning (RL) und Supervised Fine-Tuning (SFT) lernt der Agent anhand von massiven Interaktionsdaten oder bestimmten Belohnungssignalen, wann er Werkzeuge nutzen soll, wie er Pläne erstellen und Ergebnisse verifizieren soll. Diese Art des Trainings ermöglicht es dem Modell, bei ähnlichen Problemen effizienter auf sein internes Wissen zurückzugreifen, ohne dass es erforderlich ist, in der Testphase mühsame Ausprobier- und Fehlersuche durchzuführen.

Praktische Anwendungen des Agentic Reasoning

Das Agentic Reasoning verändert die Art und Weise, wie komplexe Probleme gelöst werden, indem es komplexe Aufgaben in Planung, Werkzeugaufruf, Suche und Feedback-Zyklen aufteilt.

Abbildung | Übersicht über die Anwendungen des Agentic Reasoning.

1. Mathematische Exploration und Codegenerierung

Im Gegensatz zur reinen Schlussfolgerung traditioneller Modelle können bestehende Systeme wie OpenHands durch die Integration einer Programmierumgebung Code schreiben, Tests ausführen und Fehler beheben, um in einer stabilen Umgebung präzises Feedback zu erhalten. Bei der mathematischen Exploration kann der Agent komplexe logische Schlussfolgerungen in überprüfbaren Programmausgaben umwandeln, indem er den Zyklus "Denken - Code - Ausführen" durchläuft. Im Bereich des Codes entwickelt sich diese Fähigkeit zu " Vibe Coding", d. h. der Agent übernimmt die lästigen grammatikalischen Details, während der menschliche Entwickler sich auf die Erstellung der hohen - Ebenen - Logik konzentriert.

2. Wissenschaftliche Entdeckungen

In Bereichen wie Materialwissenschaft, Biologie und Chemie können Agenten autonom Experimente planen, Simulationen ausführen und riesige Datenmengen analysieren. Beispielsweise kann der Agent durch die Planung komplexer experimenteller Prozesse die Molekülstruktur iterativ optimieren oder Tausende von wissenschaftlichen Artikeln lesen und schließlich einen Überblick erstellen. Dieses "autonome Forschungsmuster" erweitert nicht nur das Maßstab der wissenschaftlichen Forschung, sondern ermöglicht auch die Integration und Verifizierung interdisziplinären Wissens.

3. Embodied Agents

Embodied Agents müssen natürliche Sprachbefehle in physikalische Bewegungen von Robotern umsetzen. In diesem Prozess ist das Schlussfolgern nicht nur logisch, sondern auch räumlich und physikalisch. Der Agent muss visuelle Wahrnehmung (z. B. Objekterkennung, Szenenlayout) und Bewegungsplanung kombinieren, um in einer dynamischen Umgebung Zielnavigation, Objektmanipulation und Zusammenarbeit mit Menschen zu erreichen. Dieser geschlossene Zyklus von Wahrnehmung - Entscheidung - Feedback ist der Schlüssel für die universelle Handhabungsfähigkeit von Robotern.

4. Medizin und Gesundheit

In der hochrisikoreichen Medizinbranche wird das Agentic Reasoning zur Unterstützung bei der Diagnose, der Medikamentenentwicklung und der Erstellung individueller Behandlungsprogramme eingesetzt. Indem es auf die neuesten medizinischen Datenbanken und klinischen Leitlinien zugreift, kann der medizinische Agent multimodale Patienteninformationen (z. B. Krankengeschichten, Bildgebungen) integrieren und auf der Grundlage von Beweisen einen Schlussfolgerungspfad aufzeigen. Noch wichtiger ist, dass ein System mehrerer Agenten den Konsultationsprozess von Ärzten unterschiedlicher Fachgebiete simulieren kann, um die Genauigkeit der Diagnose und die Robustheit des Behandlungsprogramms durch Debatten und Zusammenarbeit zu verbessern. Gleichzeitig kann es Suchwerkzeuge nutzen, um sicherzustellen, dass das Wissen aktuell bleibt.

5. Autonome Internetforschung

Angesichts des riesigen und dynamischen Internets verfügen Agenten über die Fähigkeit, Webseiten autonom zu besuchen und Informationen zu extrahieren. Sie können wie Menschen Browser bedienen, Webseiteninhalt lesen, Formulare ausfüllen und sogar die Vertrauenswürdigkeit von Informationen selbst bewerten. Diese Fähigkeit wird häufig in Marktanalysen, Konkurrenzanalysen und der automatischen Erstellung tiefergehender Branchenberichte eingesetzt. Durch die langfristige Aufgabenplanung und das Gedächtnismanagement können Agenten komplexe Aufgaben bewältigen, die mehrere Suchläufe und Schlussfolgerungen über verschiedene Webseiten hinweg erfordern.

Zukünftige Herausforderungen des Agentic Reasoning

Trotz des breiten Anwendungspotenzials müssen noch zahlreiche Hindernisse überwunden werden, um wirklich intelligente, zuverlässige und sichere Agentensysteme zu entwickeln.

1. Individualisierung

Die meisten gegenwärtigen Agenten optimieren die "durchschnittliche Leistung" und ignorieren die individuellen Unterschiede der Benutzer. Die zukünftige Herausforderung besteht darin, dass die Agenten schnell die individuellen Präferenzen, Arbeitsweisen und Feedback-Gewohnheiten der Benutzer erfassen und sich an sie anpassen können. Es geht nicht nur darum, einige Fakten zu speichern, sondern auch die Schlussfolgerungslogik und die Entscheidungsweise anzupassen, um wirklich eine individualisierte Dienstleistung für jeden Benutzer zu bieten.

2. Langfristige Interaktion

In der realen Welt können Aufgaben Tage oder sogar Monate dauern. Es ist eine große Herausforderung, die Konzentration auf die Aufgabe über einen langen Zeitraum aufrechtzuerhalten, die Kohärenz des Gedächtnisses zu gewährleisten