Agentic Reasoning是牛津大学推出的增强大型语言模型（LLM）推理能力的框架。基于整合外部工具（如网络搜索、代码执行和结构化记忆）解决复杂的多步骤推理问题。Agentic Reasoning核心思想是让LLM在推理过程中动态调用外部代理（如Mind Map代理、网络搜索代理和代码代理），实时检索信息、执行计算分析和组织复杂逻辑关系。框架在博士级科学推理（如GPQA数据集）和领域特定的深度研究任务中表现出色，优于现有的检索增强生成（RAG）系统和封闭源LLM。

Agentic Reasoning – 牛津大学推出增强LLM推理能力的框架 第1张
（图片来源网络，侵删）
Agentic Reasoning – 牛津大学推出增强LLM推理能力的框架 第2张
（图片来源网络，侵删）