DeepSeek V3.2爆火，Agentic性能暴涨40%解密（

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大模型的「健忘症」，早该治治了！当你试图用当今最先进的大模型帮你完成一个复杂的长假规划，比如「带全家老小去云南玩七天」时，往往很可能会遭遇一个令人崩溃的时刻：起初，这位「导游」表现得极其靠谱，分析得头头是道。

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它记得你说的每一句要求，帮你规划了昆明到大理的路线，甚至贴心地避开了游客太多的网红店但随着对话进行到第十轮，你们为了选酒店修改了五次方案，又为了某顿晚餐争论了半天后，它突然「失智」了它开始忘记你一开始强调了无数遍的死命令：「带着80岁的奶奶，绝对不能安排爬山和剧烈运动」。

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在最新的行程表里，它竟然兴致勃勃地建议：「第四天清晨：全家早起徒步攀登玉龙雪山，欣赏日照金山，全程耗时4小时……」

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图片由Nano Banana Pro生成在AI工程界，这种现象有一个术语：状态漂移（State Drift）这并非模型「变笨」了，而是我们让它思考的方式错了为了治愈这种「健忘症」，Anthropic Claude、OpenAI GPT-OSS、MiniMax M2、Kimi K2 Thinking等国内外各大模型都不约而同地选择了同一项技术：一边思考，一边用工具（Thinking in Tool-Use）。

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DeepSeek: Thinking in Tool-UseMiniMax等部分厂商也将其称作Interleaved Thinking（交错思维链），从示意图即可看出，二者本质上是等价的这是一个更贴近技术的称呼。

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Minimax: Interleaved Thinking（交错思维链）如图所示，交错思维链即模型在推理（thinking）和工具调用（action）之间来回交替，并持续保留和复用每一轮的推理状态，从而实现稳定、可累积的长程规划。

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崩溃的ReAct与「隐式推理」的诅咒要理解交错思维链为什么是「神技」，我们得先看看它的前任——早期的ReAct（Reasoning Acting）范式是如何遇到瓶颈的。

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ReAct流程示意图在很长一段时间里，我们构建AI Agent的逻辑非常线性：观察-