爆火的「Agentic推理」是什麼？怎麼用？未來機會在哪裡？一文讀懂
什麼是Agentic推理？
研究團隊將「Agentic 推理」定義為：將推理視為智能體的核心機制，涵蓋基礎能力（如規劃、工具使用與搜索）、自進化適應（如反饋與學習），並透過持續互動與環境互動來實現目標。
與傳統LLM的差異
與傳統大語言模型（LLM）的靜態問答模式不同，Agentic 推理強調模型與環境的持續交互。傳統LLM的推理過程通常是單次的，使用者輸入問題後，模型僅基於靜態訓練資料生成一個回答，缺乏動態調整與行動能力。
Agentic Workflow（工作流）
- Agentic Workflow 指的是智能體為達成特定目標而採取的一系列步驟。
- 這些步驟可能包括：使用大語言模型進行計畫、分解任務，並透過工具（如網頁搜尋）完成實際執行。
Agentic AI 的核心特徵
從本質上講，Agentic AI 是一種以自主性為核心的AI，能夠做出決策、採取行動，甚至自主學習以實現特定目標。它就像一個虛擬助手，能夠思考、規劃並主動執行任務。
未來發展與應用
AI 智能體的發展正從「被動生成」邁向「主動執行」，其核心架構在大語言模型這個「大腦」基礎上，增加了感知、推理與行動能力，形成完整的智能體系統。未來將在科研、醫療、商業等領域展現巨大潛力。