1.智能体制

如何让智能体进行复杂推理与工具调用？传统方法主要有两类：训练单一的大语言模型，使其同时承担思考与工具调用的任务；要么依赖静态提示词驱动的 training-free 智能体系统然而，前者在长链推理、工具多样化与动态环境反馈下训练常变得不稳定，缺乏可扩展性（scalability）；后者则缺少学习与适应能力，难以应对复杂场景。

2.智能体系架构

为此，斯坦福大学联合德州农工大学（Texas A

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