上周跌得的确不想学习，但这篇浓烈推选给全球，踏春之余读一读。Alexander Doria对于Agent的念念考，由宝玉AI翻译，Founder Park排版整理。

Alexander的不雅点很明确：异日 AI 智能体的发展场地还得是模子自己，而不是服务流（Work Flow）。还拿目下很火的 Manus 看成案例：他以为像 Manus 这样基于「预先编排好的辅导词与器具旅途」组成的服务流智能体，短期或然推崇可以，但耐久势必遇到瓶颈。这种「辅导驱动」的方式无法推广，也无法信得过处理那些需要耐久蓄意、多身手推理的复杂任务。

而下一代信得过的 LLM 智能体，则是通过「强化学习（RL）与推理（Reasoning）的结合」来已毕。著作例如了 OpenAI 的 DeepResearch 和 Anthropic 的 Claude Sonnet 3.7，说明异日智能体会自主掌控任务施行的全过程，包括动态蓄意搜索策略、主动治愈器具使用等，而不再依靠外部辅导或服务流驱动。这种转机意味着智能体瞎想的中枢复杂性将转机到模子锤真金不怕火阶段，从根柢上升迁模子的自主推理才能，最终绝对颠覆目下的应用层生态。

以前几年里，东谈主们不绝猜测下一轮 AI 的发展场地：会是智能体（Agents）？推理模子（Reasoners）？如故信得过的多模态（Multimodality）？

但目下，是时候下论断了：

AI 模子自己，即是异日的产物。

目下，岂论是接洽如故商场的发展趋势，王人在推动这个场地。

为什么这样说？

通用型模子的推广，遇到了瓶颈。GPT-4.5 发布时传递的最大信息即是：模子的才能升迁只可呈线性增长，但所需算力却在指数式地飙升。尽管以前两年 OpenAI 在锤真金不怕火和基础设施方面进行了多数优化，但仍然无法以可禁受的成本推出这种超等巨型模子。

定向锤真金不怕火（Opinionated training）的效果，远超预期。强化学习与推理才能的结合，正在让模子迅速掌持具体任务。这种才能，既不同于传统的机器学习，也不是基础大模子，而是某种神奇的第三形态。比如一些极小畛域的模子俄顷在数学才能上变得惊东谈主强盛；编程模子不再只是毛糙地产生代码，致使能够自把握理通盘这个词代码库；又比如 Claude 在简直莫得挑升锤真金不怕火、仅靠相等枯竭的信息环境下，竟然也能玩宝可梦。

推理（Inference）的成本，正在极速下落。DeepSeek 最新的优化效力高慢，目下全球通盘可用的 GPU 资源，致使足以守闾里球上每个东谈主每天调用一万个顶尖模子的 token。而履行上，目下商场根柢不存在这样大的需求。毛糙卖 token 获利的模式如故不再成立，模子提供商必须向价值链更高层发展。

但这个趋势也带来了一些难熬，因为通盘投资东谈主王人将宝压在了「应用层」上。然而，鄙人一阶段的 AI 革射中，最先被自动化、被颠覆的，极有可能即是应用层。

以前几周，咱们看到了两个典型的「模子即产物」的案例：OpenAI 推出的 DeepResearch 和 Anthropic 推出的 Claude Sonnet 3.7。

对于 DeepResearch，好多东谈主存在诬蔑，这种诬蔑跟着多数仿制版块（开源和闭源）的出现，变得更严重了。履行上，OpenAI 并非毛糙地在 O3 模子外面套了层壳，而是从零启动锤真金不怕火了一个全新的模子*。

*OpenAI 的官方文档：https://cdn.openai.com/deep-research-system-card.pdf

这个模子能径直在里面完成搜索任务，根柢不需要外部调用、辅导词或东谈主工经过烦嚣：

「该模子通过强化学习，自主掌持了中枢的网页浏览才能（比如搜索、点击、滚动、交融文献）……它还能自主推理，通过多数网站的信息合成，径直找到特定的内应承生成详确的敷陈。」

DeepResearch 不是设施的谎话语模子（LLM），更不是普通的聊天机器东谈主。它是一种全新的接洽型话语模子（Research Language Model），专为端到端完成搜索类任务而瞎想。任何负责用过这个模子的东谈主王人会发现，它生成的敷陈篇幅更长，结构严谨，内容背后的信息分析过程也极为明晰。

比较之下，正如 Hanchung Lee 所指出*的，其他的 DeepSearch 产物，包括 Perplexity 和 Google 版，其实不外即是普通模子加了一丝额外的小手段：

*https://leehanchung.github.io/blogs/2025/02/26/deep-research/

「天然谷歌的 Gemini 和 Perplexity 的聊天佑手也声称提供了『深度搜索』的功能，但他们既莫得公开详确的优化过程，也莫得给出信得过有重量的量化评估……因此咱们只可推测，它们的微调服务并不显耀。」

Anthropic 的愿景也越来越明确。旧年 12 月，他们给出了一个颇有争议，但我以为至极准确的「智能体」界说*。与 DeepSearch 雷同，一个信得过的智能体必须在里面孤苦完成任务：「智能体能够动态地决定我方的施行经过和器具使用方式，自主掌控任务的完成过程。」

*Anthropic 的界说：https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents

但市面上大多数所谓的智能体公司，目下作念的根柢不是智能体，而是「服务流」（workflows）：

也即是用预先界说好的代码旅途，串联 LLM 与其他器具。这种服务流仍然有一订价值，尤其是在特定领域的垂直应用上。但对于信得过从事先沿接洽的东谈主来说，很赫然：异日信得过的粉碎，必须是径直从模子层面发轫，重新瞎想 AI 系统。

Claude 3.7 的发布，即是一个实的确在的说明：Anthropic 挑升以复杂的编程任务为中枢锤真金不怕火筹商，让多数原来使用服务流模子（比如 Devin）的产物，在软件开荒（SWE）相干的评测中推崇大幅升迁。

再举一个咱们公司 Pleias 更小畛域的例子：

咱们目下正在探索如何绝对自动化 RAG（基于检索的生成系统）。

现阶段的 RAG 系统由许多复杂但脆弱的经过串联而成：央求路由、文档切分、重排序、央求解释、央求推广、着手高下文交融、搜索工程等等。但跟着模子锤真金不怕火本领的杰出，咱们发现绝对有可能把这些复杂经过整合到两个相互关联的模子中：

一个挑升负责数据准备，另一个挑升负责搜索、检索、生成敷陈。这种决策需要瞎想一套相等复杂的合成数据管谈，以及绝对全新的强化学习奖励函数。

这是信得过的模子锤真金不怕火，信得过的接洽。

意味着复杂性的转机。

通过锤真金不怕火阶段预先应酬多数可能的行径和各式极点情况，部署时将变得极度毛糙。但在这个过程中，绝大部分价值王人将被模子锤真金不怕火方创造，况兼最终被模子锤真金不怕火方所拿获。

毛糙来说，Anthropic 想要颠覆并替代目下的那些所谓「智能体」服务流，比如像 llama index 的这种典型系统：

转机为这种绝对模子化的决策：

目下 AI 的大趋势如故豁达：

异日 2-3 年内，通盘闭源 AI 大模子提供商王人会罢手向外界提供 API 服务，而将转为径直提供模子自己看成产物。

这种趋势并非猜测，而是现实中的多重信号王人指向了这一丝。Databricks 公司生成式 AI 副总裁 Naveen Rao 也作念了明晰的瞻望：

在异日两到三年内，通盘闭源的 AI 模子提供商王人会罢手销售 API 服务。

毛糙来说，API 经济行将走向散伙。模子提供商与应用层（Wrapper）之间原来的蜜月期，已绝对落幕了。

商场场地可能的变化：

Claude Code 和 DeepSearch王人是这种趋势的早期本领与产物探索。你可能详确到，DeepSearch 并未提供 API 接口，仅看成 OpenAI 高档订阅的升值功能出现；Claude Code 则只是一个极为毛糙的结尾整合。这明晰标明，模子厂商已启动跳过第三方应用层，径直创造用户价值。

应用层企业启动好意思妙地布局模子锤真金不怕火才能。刻下胜利的应用型公司，也王人相识到了这种要挟，偷偷尝试转型。例如 Cursor 领有一款自主开荒的袖珍代码补全模子；WindSurf 里面开荒了 Codium 这样一款低成本的代码模子；Perplexity 此前一直依靠里面分类器进行央求路由，最近更是转型锤真金不怕火了我方的 DeepSeek 变体模子用于搜索用途。

刻下胜利的「应用套壳商」（Wrappers）履行上处于窘境之中：他们要么自主锤真金不怕火模子，要么就等着被上游大模子绝对取代。他们目下所作念的事情，本色上王人是为上游大模子厂商进行免费的商场调研、数据瞎想和数据生成。

接下来发生什么还不好说。胜利的应用套壳商目下堕入两难处境：「我方锤真金不怕火模子」或者「被别东谈主拿来锤真金不怕火模子」。据我所知，目下投资者对「锤真金不怕火模子」极为摒除，致使使得一些公司不得不荫藏他们最具价值的锤真金不怕火才能，像 Cursor 的小模子和 Codium 的文档化于今王人极为有限。

目下 AI 投资领域存在一个浩繁的问题：通盘投资简直王人是高度相干的。

现阶段简直通盘的 AI 投资机构，王人抱持以下一致的想法：

阻滞 AI 厂商将耐久提供 API；

应用层是 AI 变现的最好门路；

锤真金不怕火任何花式的模子（岂论预锤真金不怕火如故强化学习）王人是在铺张资源；

通盘行业（包括监管严格的领域）王人会络续耐久依赖外部 AI 提供商。

但我不得不说，这些判断日益看起来过于冒险，致使是赫然的商场失灵。

尤其是在最近强化学习（RL）本领取得粉碎的情况下，商场未能正确对强化学习的弘大后劲进行订价。

脚下，「强化学习」的威力根柢莫得被老本商场准确评估和体现。

从经济学角度看，在全球经济逐步迈入零落配景下，能够进行模子锤真金不怕火的公司具有弘大的颠覆后劲。然而很奇怪的是，模子锤真金不怕火公司却根柢无法成功得到投资。以西方的新兴 AI 锤真金不怕火公司 Prime Intellect 为例，它领有明确的本领实力，有后劲发展为顶级 AI 实验室，但即便如斯，其融资仍靠近弘大清贫。

纵不雅西洋，信得过具备锤真金不怕火才能的新兴 AI 公司历历：

Prime Intellect、EleutherAI、Jina、Nous、HuggingFace 锤真金不怕火团队（畛域很小）、Allen AI 等少数学术机构，加上一些开源基础设施的孝顺者，基本涵盖了通盘这个词西方锤真金不怕火基础设施的树立和维持服务。

而在欧洲，据我所知，至少有 7-8 个 LLM 名堂正在使用 Common Corpus 进行模子锤真金不怕火。

然而，老本却对这些信得过能够锤真金不怕火模子的团队白眼旁不雅。

「锤真金不怕火」成为被忽略的价值凹地

最近，致使连 OpenAI 里面也对目下硅谷创业生态缺乏「垂直强化学习」（Vertical RL）抒发了赫然的不悦。

我信托，这种信息来自于 Sam Altman 本东谈主，接下来可能会在 YC 新一批孵假名堂中有所体现。

这背后的信号相等明确：大厂将倾向于径直与掌持垂直强化学习才能的创业公司勾通，而不单是依赖应用层套壳。

这种趋势也示意了另一个更大的变化：

异日好多最获利的 AI 应用场景（如多数仍被国法系统主导的传统产业）尚未得到充分开荒。谁能锤真金不怕火出信得过针对这些领域的专用模子，谁就能得到显耀上风。而跨领域、高度专注的袖珍团队，也许才更允洽率先攻克这些难题，并最终成为大型实验室潜在收购的筹商。

但令东谈主担忧的是，目下大部分西方 AI 企业还停留在「纯应用层」的竞争模式上。致使大部分东谈主王人莫得相识到：

仅靠应用层打下一场构兵的期间如故落幕了。

比较之下，中国的 DeepSeek 如故走得更远：它不再只是把模子视作产物，而是视为一种通用的基础设施。正如 DeepSeek 独创东谈主梁文锋在公开采访中明确指出：

「就像 OpenAI 和 Anthropic 一样，咱们将蓄意径直公开说明：DeepSeek 的服务并不是只是打造单个产物，而是提供一种基础设施层面的才能……咱们会最先参加接洽和锤真金不怕火，将其看成咱们的中枢竞争力。」

可惜的是，在西洋，绝大部分 AI 初创公司仍只专注于构建单纯的应用层产物，这就如同「用以前构兵的将领去打下一场新构兵」，致使根柢没相识到上一场构兵其实如故落幕了。

最近被热炒的 Manus AI 属于典型的「服务流」。我通盘这个词周末的测试*王人在不绝考据着这种系统的根人道局限，而这些局限早在 AutoGPT 期间就如故显现出来。尤其是在搜索任务中，这种局限推崇得极为赫然：

它们缺乏信得过的蓄意才能，时常在职务进行到一半时就「卡住」了，无法激动；

它们无法有用地顾忌耐久的高下文，平常任务持续杰出 5 到 10 分钟便难以督察；

它们在耐久任务中推崇很差，多个身手的任务会因为每一步的幽微邪恶被放大，导致最终失败。

今天咱们尝试从这个全新的、更严格的角度登程，重新界说 LLM 智能体的主张。以下内容，是在整合了来气象公司有限的信息、通达接洽领域近期效力，以及我个东谈主的一些推测之后，作念的一次尽可能明晰的总结。

智能体这个主张，本色上简直与基础的谎话语模子绝对冲突。

在传统的智能体接洽中，智能体（Agent）老是处于一个有不休的环境里：比如想象一下你被困在一个迷宫里，你可以向左走，也可以向右走，但你不成唐突飞起来，也不成俄顷钻进地下，更不成臆造隐藏——你会受到物理国法致使游戏国法的严格限制。信得过的智能体，即便处于这种不休环境中，也会领有一些开脱度，因为你有多种方式来完成游戏。但岂论如何行径，每一次决策背后，王人需要你有明确的筹商：赢得最终的奖励。有用的智能体会逐步顾忌以前走过的路，造成一些有用的模式或经历。

这种探索的过程，被称为 「搜索（search）」。而这个词其实相等贴切：一个智能体在迷宫中的探索行径，和东谈主类用户在网罗搜索时不停点击息争，探索我方想要的信息，简直是竣工的类比。对于「搜索」的接洽，学界如故有几十年的历史。举一个最新的例子：Q-star 算法（曾被传言是 OpenAI 新一代模子背后的算法，天然于今还没绝对质据）其实着手于 1968 年的 A-Star 搜索算法。而最近由 PufferLib 完成的宝可梦锤真金不怕火实验，就生动地展现了这种智能体「搜索」的全过程：咱们看到智能体不绝尝试旅途，失败后再重试，不绝地走动摸索最优旅途。

基础话语模子和智能体的运行方式简直截然不同：

智能体会记取它们的环境，但基础话语模子不会。话语模子只凭据刻下窗口内的信息来回复。

智能体有明确的感性不休，受限于履行条件，而基础话语模子只是生成概率较高的文本。天然有时它们也能推崇出前后一致的逻辑，但永恒无法保证，致使随时可能因为「好意思学需求」而脱离轨谈。

智能体能制定耐久策略，它们可以蓄意异日的行径或回溯重来。但话语模子只擅长单一推理任务，在面对需要多步复杂推理的问题时，很快就会「饱和」（multi-hop reasoning），难以处理。全体来看，它们被文本国法不休，而不是现实宇宙的物理或游戏国法。

将话语模子与智能体化结合的最毛糙方法，即是通过预界说的辅导（prompt）和国法来不休输出。目下绝大部分的话语模子智能体系统王人是这种方式，然而这种作念法注定会撞上 Richard Sutton 建议的「苦涩训戒」（Bitter Lesson）。

东谈主们时常诬蔑「苦涩训戒」，以为它是领导话语模子预锤真金不怕火的指南。但它本色上讲的是对于智能体的瞎想，讲的是咱们时常想径直把东谈主类的常识「硬编码」到智能体当中——例如「淌若你碰壁了，就换个场地；淌若屡次碰壁，就回头再试试」。这种方法在短期来看效果很好，很快就能看到杰出，不需要永劫刻锤真金不怕火。但耐久来看，白银投资这种作念法时常走向次优解，致使会在意象除外的场景里卡住。

Sutton 这样总结谈：

「咱们必须学会苦涩的训戒：东谈主为地去预设咱们念念考的方式，耐久来看并不生效。AI 接洽的历史如故反复考据：

1）接洽者时常试图将常识提前写入智能体；

2）这种作念法短期内效果赫然，也让接洽者本东谈主很有成就感；

3）但耐久来看，性能很快达到上限，致使侵犯后续发展；

4）最终的粉碎反而来自绝对违反的方法，即通过多数诡计资源进行搜索和学习。最终的胜利让东谈主有些苦涩，因为它含糊了东谈主们偏疼的、以东谈主为中心的方法。」

咱们再把这个道理移动到目下 LLM 的坐褥应用中。像 Manus 或常见的 LLM 封装器具，王人在作念着「东谈主为设定常识」的服务，用提前瞎想好的辅导语雷同模子。这或然短期内最省事——你致使不需要重新锤真金不怕火模子——但毫不是最优遴选。最终你创造的是一种夹杂体，部分靠生成式 AI，部分靠国法系统，而这些国法巧合即是东谈主类念念维中对空间、物体、多智能体或对称性等主张的毛糙化概括。

更直白地讲，淌若 Manus AI 于今无法很好地订机票，或在与老虎搏斗时建议有用建议，并不是因为它瞎想得差，而是它碰到了「苦涩训戒」的反噬。辅导（Prompt）无法无尽推广，对国法硬编码无法无尽推广。你信得过需要的是从根柢上瞎想能够搜索、蓄意和行径的信得过的 LLM 智能体。

这是一个很难的问题。目下公开的信息很少，唯有 Anthropic、OpenAI、DeepMind 等少数实验室了解细节。到目下为止，咱们只可凭据有限的官方音讯、非适当传言以及小数的公开接洽来了解一些基本情况：

与传统智能体雷同，LLM 智能体同样经受强化学习进行锤真金不怕火。你可以把话语模子的学习看作一个「迷宫」：迷宫里的谈路即是对于某件事可能写出来的通盘笔墨组合，迷宫的出口即是最终想要的「奖励」（reward）。而判断是否抵达奖励的过程就称为「考据器」（verifier）。William Brown 的新开源库 Verifier 即是挑升为此瞎想的器具。目下的考据器更倾向于针对数学公式或代码这样的明确落幕进行考据。然而，正如 Kalomaze 所说明的，即使针对非严格考据的落幕，通过锤真金不怕火挑升的分类器，也绝对可以构建有用的考据器。这收货于话语模子的一个首要特色：它们评估谜底的才能远远优于创造谜底的才能。即使用畛域较小的话语模子来作念「评委」，也能赫然提高全体性能和奖励机制的瞎想效果。

LLM 智能体的锤真金不怕火是通过「草稿」（draft）来完成的，即通盘这个词文本被生成后再被评估。这种方式并不是一启动就详情的，领先接洽倾向于对每个单独的词汇（token）张开搜索。但其后由于诡计资源有限，以及近期推理（Reasoning）模子取得粉碎性的进展，「草稿式」推理逐步成为主流锤真金不怕火方式。典型的推理模子锤真金不怕火过程，即是让模子自主生成多个逻辑身手，最终遴选那些能带来最好谜底的草稿。这可能会产生一些出东谈主意象的气象，比如 DeepSeek 的 R0 模子偶尔在英文与华文之间俄顷切换。但强化学习并不在乎看起来是不是奇怪，只在乎效果是否最好。就像在迷宫里迷途的智能体一样，话语模子也必须通过隧谈的推理寻找出息。莫得东谈主为预界说的辅导，莫得提前规矩好的道路，唯有奖励，以及得到奖励的方法。这恰是苦涩训戒所给出的苦涩照顾决策。

LLM 的草稿平常会被提前区别为结构化的数据片断，以浅显奖励的考据，并在一定进程上匡助模子全体的推理过程。这种作念法叫作念「评分设施工程」（rubric engineering），既可以径直通过奖励函数来已毕，也可以在大实验室更常见的方式下，通过初步的后锤真金不怕火阶段完成。

LLM 智能体平常需要多数草稿数据以及多阶段锤真金不怕火。例如，当进行搜索任务锤真金不怕火时，咱们不会一下子评价搜索落幕，而是评价模子获取资源的才能、生成中间落幕的才能、再获取新资源、络续激动、调动蓄意或回溯等等。因此，目下锤真金不怕火 LLM 智能体最受爱重的方法是 DeepSeek 建议的GRPO，至极是与 vllm 文本生成库配合时效果最好。前几周，我还发布了一个相等受接待的代码条记本（Notebook），基于 William Brown 的接洽效力，仅使用 Google Colab 提供的单个 A100 GPU，就胜利地已毕了 GRPO 算法。这种诡计资源需求的大幅下落，毫无疑问将加快强化学习与智能体瞎想在异日几年信得过走向群众化。

上头说的那些内容王人是基础模块。从这里登程，想走到 OpenAI 的 DeepResearch，以及目下各式新兴的、能处理一连串复杂任务的智能体，中间还隔着一段距离。允许我稍稍张开一丝瞎想。

目下，开源社区的强化学习（RL）和推理接洽，主要齐集在数学领域，因为咱们发现网上有好多数学习题的数据，比如一些被打包进 Common Crawl 里的题库，再被 HuggingFace 的分类器抽取出来（比如 FineMath）。但是，好多其他领域，至极是「搜索」，咱们是莫得现成数据的。因为搜索需要的不是静态的文本，而是真实的行径序列，比如用户浏览网页时的点击、查询日记、行径模式等等。

我之前作念过一段时刻的日记分析，那时模子（尽管如故用马尔科夫链这种比较老旧的方法，天然最近几年这个领域迅速发展了）竟然还时常用上世纪 90 年代末泄领略来的 AOL 搜索数据锤真金不怕火！近来，这个领域终于多了一个舛误的开源数据集：维基百科的点击流数据（Wikipedia clickstream），这个数据集记载了匿名用户从一篇维基百科著作跳到另一篇著作的旅途。但我问你一个毛糙的问题：这个数据集在 HuggingFace 上有吗？莫得。事实上，HuggingFace 上简直莫得信得过具备「行径性」（agentic）的数据，也即是说，这些数据能匡助模子学习蓄意行径。目下通盘这个词领域依然默许要用东谈主工瞎想的国法系统去「指挥」谎话语模子（LLM）。我致使怀疑，连 OpenAI 或者 Anthropic 这种大厂，也未必能拿到饱和数目的这种数据。这是传统科技公司，尤其是谷歌这样的公司，依然占据弘大上风的地方——毕竟，你不可能唐突买到谷歌积贮的海量用户搜索数据（除非数据在暗网上裸露了某些片断）。

但其实有一种照顾办法，即是模拟生成数据，也即是「仿真」。传统的强化学习模子是不需要历史数据的，它们通过反复不绝的尝试，探索并学会环境里的各式法则和策略。淌若咱们把这种方式用到搜索任务上，就会雷同于游戏领域的 RL 锤真金不怕火：让模子开脱探索，找到正确谜底时给奖励。然则，在搜索领域，这种探索可能会相等漫长。比如你想找到某个至极冷门的化学实验落幕，可能荫藏在 1960 年代某篇苏联老论文里，模子只可靠暴力搜索和话语上的一些微调，一次又一次地尝试后终于偶然找到了谜底。然后，模子再尝试交融并总结出那些能提高下次找到相似谜底可能性的法则。

咱们算一下这种方式的成本：以一种典型的强化学习方法为例，比如 GRPO，你一次可能同期有 16 个并发的探索旅途（我致使猜测大实验室的真实锤真金不怕火并发数远不啻 16 个）。每个探索旅途王人可能连气儿浏览至少 100 个网页，那意味着一次小小的锤真金不怕火身手里就要发出能够 2，000 次搜索央求。而更复杂的强化学习锤真金不怕火，时常需要数十万致使上百万个身手，尤其是想让模子领有通用的搜索才能的话。这意味着一次完整锤真金不怕火可能需要数亿次的网罗央求，说不定会把一些学术网站趁机给 DDOS 挫折了……这样一来，你信得过的瓶颈反倒不再是诡计资源，而变成了网罗带宽。

游戏领域的强化学习也碰到了雷同的问题，这亦然为什么目下最先进的方法（比如 Pufferlib）会把环境重新封装成「对模子而言看起来像雅达利游戏的情势」，其实本色没变，只不外模子能看到的数据是高度设施化的、经过优化的。当把这个方法应用到搜索上时，咱们可以径直诳骗现成的 Common Crawl 大畛域网罗数据，把这些数据「伪装」成及时的网页复返给模子，包括 URL、API 调用和各式 HTTP 央求，让模子误以为它正在真实地探问网罗，而履行上所特别据早就提前准备好了，径直从土产货的高速数据库里查询就可以了。

是以，我臆想异日要锤真金不怕火一个能够搜索的 LLM 强化学习智能体，可能的方式会是这样的：

先创建一个大型的模拟搜索环境，这个环境的数据集是固定的，但在锤真金不怕火时不绝「翻译」成模子能交融的网页花式反应给模子。

在强化学习适当锤真金不怕火之前，先用一些轻量的有监督微调（SFT）给模子「预热」一下（雷同 DeepSeek 的 SFT-RL-SFT-RL 这种锤真金不怕火道路），用的可能是一些如故有的搜索模式数据，主张是让模子提前闇练搜索念念考的逻辑和输出花式，从而加快后头的 RL 锤真金不怕火。这雷合并种东谈主为设定好的锤真金不怕火「模板」。

然后，需要准备一些难度不同的复杂查筹商题，以及对应的明确的考据设施（verifier）。具体操作可能是搭建复杂的合成数据管谈，从现存资源反向推导出这些设施，或者干脆径直雇佣一批博士级别的大众来手动打标签（代价相等腾贵）。

接下来即是信得过的多步强化学习锤真金不怕火了。模子收到一个查询后，会主动发起搜索，得到落幕后，可以进一步浏览网页，或者治愈搜索舛误词，这个过程是分红多个连气儿身手的。从模子角度来看，就像是在真实地浏览互联网，而履行上背后的一切数据交换王人是提前准备好的搜索模拟器在完成。

当模子饱和擅长搜索之后，可能还会再作念一轮新的强化学习（RL）和监督微调（SFT），但这一次的要点转向「如何写出高质地的最终总结」。这步很可能也会用到复杂的合成数据管谈，让模子将之前输出的长篇内容切成小片断，再经过某种推理重新拼装起来，升迁它生成落幕的质地和逻辑连贯性。

终于，咱们信得过领有了「智能体」（Agent）模子。那么比较原来的服务经过或模子编排来说，它到底带来了哪些变化？只是单纯提高了质地，如成心味着一种全新的范式？

咱们先转头一下 Anthropic 对智能体的界说：「谎话语模子（LLM）智能体能动态地自主指挥我方的行径和器具使用，并永恒掌控完成任务的具体方式。」为了更直不雅地交融这一丝，我再用一个我闇练的场景举个例子：搜索。

之前业内曾平常猜测，跟着谎话语模子领有了更长的高下文窗口，传统的「检索增强生成」（RAG）方法会逐步殒命。但现实情况并非如斯。原因有几个：超长高下文诡计成本太高，除了毛糙的信息查询外，准确性不够，况兼很难追思输入的着手。因此，信得过的「智能体搜索」并不会绝对取代 RAG。更可能发生的是，它会高度自动化，帮咱们把复杂的向量数据库、路由遴选、排序优化等过程自动整合。异日一个典型的搜索过程可能会是这样的：

用户建议问题后，智能体会分析并拆解问题，推测用户的真实意图。

淌若问题微辞，智能体会主动向用户发问，以便进一步证据（OpenAI 的 DeepResearch 如故能作念到这一丝）。

然后，模子可能会遴选进行一般性搜索，也可能凭据情况径直遴选特定的专科数据源。由于模子记取了常见的 API 调用方式，它可以径直调用对应的接口。为了轻松诡计资源，智能体会更倾向于诳骗网罗上已有的 API、站点舆图（sitemaps）以及结构化的数据生态。

搜索过程自己会被模子不绝学习和优化。智能体能够自主判断并烧毁诞妄的搜索场地，并像经历丰富的专科东谈主员一样，转而尝试其他更有用的旅途。目下 OpenAI 的 DeepResearch 一些相等惊艳的落幕就展示了这种才能：即便某些资源莫得被很好地索引，它也能通过连气儿的里面推理找到准确的资源。

通盘这个词搜索过程中，智能体的每一步决策和推理王人会留住明晰的里面记载，从费力毕一定进程的可解释性。

毛糙来说，搜索过程将会被智能体径直「工程化」。智能体不需要额外的数据预处理，而是径直基于现存搜索基础设施去机动应变，寻找最好旅途。同期，用户也无需挑升锤真金不怕火就能与生成式 AI 高效交互。正如 Tim Berners-Lee 十多年前所强调的：「一个信得过的智能体，即是在每个具体场景中，王人能自动完成用户心里想作念却没明确说出来的事情。」

咱们再将这种履行的智能体念念路应用到其他领域去看一下履行效果：比如一个网罗工程智能体，也将能径直与现存基础设施交互，自动生成路由器、交换机、防火墙的成立决策，凭据需求分析网罗拓扑结构、给出优化建议，或自动阐明诞妄日记，定位网罗问题的根柢原因。

再比如金融领域的智能体，异日则能够自动、精确地已毕不同金融数据设施之间的治愈，比如从 ISO 20022 到 MT103 设施的翻译。以上这些才能，现阶段通过毛糙的系统辅导（system prompts）是根柢作念不到的。

然而，目下能够信得过开荒出这样智能体的公司唯有少数几个巨头实验室。他们手持所相干键资源：私有本领、部分舛误数据（或者制造这些数据的合成本领），以及将模子变成产物的全体策略眼神。这种本领高度齐集未必是一件功德，但某种进程上，也要怨尤于老本商场对模子锤真金不怕火耐久价值的低估，使得这一领域的革命发展受到限制。

我平常不心爱过度炒作某些新主张，但智能体背后赋存的弘大颠覆后劲和营业价值，让我服气咱们焦灼需要民主化地推动履行智能体的锤真金不怕火和部署：公开考据模子、GRPO（筹商导向的奖励策略优化）的锤真金不怕火数据样本，以及在不久的将来，公开复杂的合成数据管谈和仿真器等基础设施。

2025 年会是智能体崛起的一年吗？或然还有契机，咱们翘首以待。

本文作家：Alexander Doria，著作着手：信息平权，原文标题：《信得过的LLM Agent》。

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