[译] 大模型训练的中场叙事：从 Reasoning Thinking 转向 Agentic Thinking (2026)
本文翻译自 2026 年 Junyang Lin 在 X 上的一篇文章 From “Reasoning” Thinking to “Agentic” Thinking。
过去两年，有两件事情被重塑了： 我们如何评估模型（how we evaluate models）， 以及我们期望从模型得到什么（what we expect from them）。
从 reasoning thinking 转向 agentic thinking 带来的深层次转变：
- 训练理念：为了想得更久而 thinking -> 为了行动而 thinking；
- 训练对象：模型本身 -> 模型+环境（Agent+Harness）；
- 关注的多样性：数据多样性 -> 环境多样性。
- 1 Reasoning thinking（推理式思考）
- 2 Agentic thinking（智能体式思考）
- 3 混合 thinking 的尝试
- 4 从“训练模型”的时代，迈向“训练 Agent”的时代
- 5 为什么 Agentic RL 基础设施更难
- 6 下一个行业前沿：更有用的思考
- 7 总结
OpenAI 将 o1 描述为一种通过强化学习训练出来、能够“先思考再回答”的模型。
o1 证明了 “thinking” 可以是一种一等能力，一种可以专门训练、并直接暴露给用户的能力。
1.2 DeepSeek-R1：对 thinking 能力的复现和扩展DeepSeek 把 R1 定位为一个可以与 o1 竞争的开源推理模型。
它也证明了 reasoning-style 的后训练可以被复现和进一步强化。
1.3 2025 年上半年：行业关注的仍然是推理式思考以上阶段很重要。 事实上直到 2025 年上半年，行业关注的重点基本仍然是 “reasoning thinking”：
- 如何让模型在 inference 阶段使用更多算力，
- 如何用更强的奖励来训练它们，以及
- 如何把这种额外的 reasoning 能力暴露出来或加以控制。
接下来会朝着什么方向演进？
2 Agentic thinking（智能体式思考）我相信答案是“agentic thinking”：
- 为了执行行动而思考
- 在与环境交互的过程中思考，并且
- 根据来自真实世界的反馈不断更新 plan。
第一波推理模型让我们明白，
- 如果想把强化学习在语言模型上 scale， 就必须有 确定、稳定且可扩展的反馈信号。
- 数学、代码、逻辑以及其他可验证的领域之所以变得核心，正是因为这些场景下的奖励信号远强于宽泛的偏好监督 (generic preference supervision)。
- 这些场景让强化学习优化的是“正确性” (correctness)，而不是“看起来像对的” (plausibility)。
一旦我们开始以“能沿着更长的轨迹进行推理”去训练一个模型， 强化学习就不再只是监督微调之上的一个轻量附加组件， 而会 变成一个系统工程问题。 你需要大规模 rollout、高吞吐验证、稳定的策略更新，以及高效采样。
2.3 重大转变：从大规模 pre-train 转向大规模 post-train (for reasoning)推理模型的兴起，既是一个关于建模的叙事，也是一个关于基础设施的叙事。
- OpenAI 把 o1 描述为一条通过强化学习训练出来的推理线 (reasoning line)，
- DeepSeek R1 后来进一步强化了这个方向，揭示了这种 reasoning-based RL 到底需要多少专门的算法与基础设施投入。
第一个重大转变，也由此发生：从扩展预训练 (scaling pretraining)，转向扩展面向推理的后训练 (scaling post-training for reasoning)。
3 混合 thinking 的尝试 3.1 Qwen 的尝试在 2025 年初，Qwen 团队雄心勃勃地认为理想的模型应该 统一 thinking 和 instruct 两种模式。
- 可指定推理预算，例如 low / medium / high 这样的推理档位；
- 最好还能从提示词和上下文中自动推断出合适的推理预算，让模型自己判断什么时候应该立刻回答，什么时候需要多想一会儿，什么时候又应该在真正困难的问题上投入更多计算。
从理念上说，这个方向是对的。Qwen3 就是当时最清晰的公开尝试之一：它引入了“混合思维模式”， 在同一模型家族中同时支持 thinking 和 non-thinking 两种行为，强调可控的思考预算， 并描述了一条四阶段后训练流程，其中在长 CoT 冷启动和推理强化学习之后，还显式加入了“thinking mode fusion（思维模式融合）”。
3.1.1 困难：thinking 和 non-thinking 模式的数据分布和行为目标很不一样“融合”这件事，做起来远比说起来难。 真正困难的部分在于数据。
当考虑把 thinking 和 instruct 合并时，大家往往首先想到的是模型侧兼容性：
- 一个 checkpoint 能不能同时支持两种模式，
- 一个 chat template 能不能在两者之间切换，
- 一套服务栈能不能暴露出正确的控制开关。
但这里的一个深层的问题是，这两种模式对应的数据分布和行为目标本来就有显著差异。
在尝试平衡模型融合与提升后训练数据质量、多样性的过程中，我们做的并不好。
3.1.2 用户行为画像的冲突在这个阶段，我们也非常关注用户究竟是如何实际使用 thinking 和 instruct 模式的。
- instruct 模型：优点是直接、简洁、格式合规，因此在改写、标注、模板化客服、结构化抽取、运营问答这类高频、批量的企业场景任务上很受客户欢迎；
- thinking 模型：优点是适合长程和复杂任务，有连贯的中间结构、多条备选路径，保留了足够多的内部计算来提升最终正确率，因此也需要花更多 token。
这两种行为画像天然是彼此拉扯的。 如果融合数据没有经过足够精细的策划与筛选，结果通常是在两个方向上都做得很平庸：
- “thinking” 会变得噪声更大、更臃肿、也更缺乏决断力；
- “instruct” 则会变得不够干净利落、不够稳定，成本也高于企业用户真正想要的水平。
在实践中，还是 thinking 和 non-thinking 模式更有吸引力。因此， Qwen3 2507 版本发布了独立的 Instruct 和 Thinking 更新，其中包括 30B 和 235B 版本。
在商业部署中，仍然有大量客户更需要那种高吞吐、低成本、高可控的 instruct 行为来处理批量任务。 在这些场景里，融合并没有显而易见的收益。
将两条线分开，反而让团队能够更干净地聚焦解决各自的数据和训练问题。
3.2 其他厂商的融合模型 3.2.1 Claude / GLM / DeepSeek- Anthropic 公开主张一种一体化模型哲学
- Claude 3.7 Sonnet 为混合推理模型，用户既可以选择普通响应，也可以选择 extended thinking，而 API 用户还能设置 thinking budget。
- Anthropic 明确表示，他们相信推理 (reasoning) 应该是一种集成到模型内的能力， 而不是一个独立模型。
- GLM-4.5 也公开将自己定位为同时具有 thinking 和 non-thinking 模式的混合推理模型，把推理、编码和 agent 能力统一在一起；
- DeepSeek 后来也通过 V3.1 的 “Think & Non-Think” 混合推理走向了类似方向。
这里有个关键问题是：这种融合是不是“自然生长”出来的。
- 如果 thinking 和 instruct 只是被强行塞进同一个 checkpoint 里，却依然像两个生硬拼接起来的人格那样行事，那么产品体验仍然会很别扭。
- 真正成功的融合，需要一条平滑的 reasoning effort 光谱。
- 模型应当能够表达多个不同层级的 effort 程度，并且理想情况下还能自适应地做出选择。
- GPT 风格的 effort control 指向的正是这一点：控制的是一套关于推理预算的策略，而不是一个非黑即白的二元开关。
Anthropic 对 Claude 3.7 和 Claude 4 的公开表述相对克制。
- 他们强调一体化推理、用户可控的思考预算、真实世界任务、代码质量，以及后来在 extended thinking 过程中使用工具的能力。
- Claude 3.7 呈现为一个具有可控预算的混合推理模型；Claude 4 则进一步扩展到允许推理与工具使用交替进行。
- 与此同时，Anthropic 也把编码、长时间运行任务以及 agent 工作流明确作为主要目标。
- 很多时候，过度外显的推理恰恰意味着计算资源分配不佳。
- 如果模型试图用同一种冗长方式去思考所有事情，那它可能并没有做好优先级排序，没有做好压缩，也没有做好行动。
Anthropic 的路径暗示了一种更克制、更有纪律性的观点：thinking 应该由目标 workload 来决定。
- 如果目标是编码，那么 thinking 就应该帮助代码库导航、规划、任务分解、错误恢复以及工具编排；
- 如果目标是 agent 工作流，那么 thinking 的作用就应该是在长时程里提升执行质量，而不是产出一段看起来很厉害的中间输出物。
这种对“目标导向”的强调，指向了一个更大的变化：我们正在从“训练模型”的时代，迈向“训练 Agent”的时代。
我们在 Qwen3 博客中也明确写到，“我们正从一个聚焦训练模型的时代，转向一个以训练智能体为中心的时代”，并把未来强化学习的进步与面向长时程推理的环境反馈联系起来。
4.1 Agent 核心：与世界形成闭环交互所谓 Agent，是一种能够制定计划（plan）、决定何时行动（act）、何时使用工具（tools）、感知环境反馈、修正策略（reflection）， 并在长时间范围内持续前进的系统。
Agent 的核心，是与世界形成闭环交互。
4.2 Agentic thinking 与 Reasoning thinking 的区别二者对应的优化目标完全不同：
- reasoning thinking 通常是根据最终答案之前那段内部思考的质量来判断的：模型能不能解出定理、写出证明、生成正确代码，或者通过某项 benchmark；
- agentic thinking 关心的则是：模型在与环境交互的过程中，能不能持续前进。
核心问题由“模型能不能思考得足够长？”转变为 “模型能不能以一种能够支撑有效行动的方式来思考？”
Agentic thinking 必须处理几类纯推理模型大多不会遇到的问题：
- 决定什么时候停止思考并开始采取行动
- 选择调用哪个工具，以及按什么顺序调用
- 将来自环境的噪声观察或不完整观察纳入决策
- 在失败之后修正计划
- 在多轮交互和多次工具调用中维持一致性
Agentic thinking，本质上意味着通过行动来推理 (reasoning through action) 的模型能力。
5.2 目标转向：打榜 -> 解决交互式任务一旦目标从“benchmark 打榜”转向“解决交互式任务”，整套强化学习栈也会随之改变。 传统推理强化学习所依赖的基础设施已经不够用了。
- reasoning RL 中，往往可以把 rollout 看成相对自包含的轨迹，并且有较为明确的评估器。
- agentic RL 中，策略被嵌入进一个更大的 harness 之中：工具服务器、浏览器、终端、搜索引擎、模拟器、执行沙箱、API 层、记忆系统，以及各种编排框架。
Agentic RL 中，环境不再只是一个静态验证器，而成为训练系统本身的一部分。
这带来了一个新的系统要求：训练与推理必须更加彻底地解耦。如果做不到这种解耦，rollout 吞吐就会崩掉。 设想一个 coding agent，
- 必须把生成的代码拿到真实测试 harness 中执行：推理侧会因为等待执行反馈而停滞， 训练侧则因为拿不到完成的轨迹而“挨饿”，整条流水线的 GPU 利用率会远低于经典 reasoning RL 中的水平。
- 再叠加工具延迟、部分可观测性和有状态环境，这些低效只会被进一步放大。
结果就是实验迭代慢到令人窒息。
5.4 环境本身也开始成为一等研究对象环境本身也开始成为一等研究对象。
- 在 SFT 时代，我们痴迷于数据多样性；
- 到了 agent 时代，我们更应该痴迷于环境质量：稳定性、真实性、覆盖度、难度、状态多样性、反馈丰富度、抗利用能力，以及 rollout 生成的可扩展性。
构建环境这件事，已经开始从边角项目变成真正的创业赛道。 如果一个 Agent 训练用来在接近生产的场景中工作，那么环境本身就是其核心能力栈的一部分。
6 下一个行业前沿：更有用的思考 6.1 Agentic thinking 会成为未来主流的 thinking 形式我的判断是，agentic thinking 会成为未来主导性的 thinking 形式。 我甚至认为，它最终会在很大程度上取代过去那种“静态独白式”的 reasoning thinking：
- 通过输出越来越多文本，来弥补缺乏交互的超长、孤立的内部轨迹。
- 即便在非常困难的数学或编码任务上，一个真正先进的系统也应当有权去搜索、模拟、执行、检查、验证并修正方向。
目标不该只是“想得很长”，而应该是稳健且高效地解决问题。
6.2 Agentic Thinking 训练面临的新挑战训练这类系统最棘手的挑战，是 reward hacking（奖励过程被黑了）。 一旦模型获得了真正有意义的工具访问能力，reward hacking 就会变得危险得多。
- 带搜索能力的模型，可能会在强化学习过程中学会直接去搜答案；
- 一个 coding agent 可能会利用仓库中的未来信息、滥用日志，找到一些“捷径”；
- 一个存在隐蔽漏洞的环境，可能会让策略看起来像是“超人级”，但实际上训练出来的是作弊能力。
这也是为什么 agent 时代会比 reasoning 时代微妙得多。 更强的工具当然会让模型更有用，但也同时扩大了伪优化的攻击面。
下一批真正严肃的研究瓶颈，很可能会出现在环境设计、评估器鲁棒性、反作弊协议，以及策略与世界之间的接口设计上。 尽管如此，方向已经很清楚了：具备工具能力的 thinking，显然比孤立的 thinking 更有用，也更有机会真正提升现实生产力。
6.3 Harness Engineering 变得极其重要agentic thinking 也意味着 harness engineering 会变得极其重要。
未来的核心智能，将越来越多地来自多个 Agent 如何被组织起来：
- 一个负责规划与路由的 orchestrator，
- 若干像领域专家一样行动的 specialized agents，以及
- 执行更窄任务、同时帮助控制上下文、避免污染、保持不同推理层级分离的 sub-agents。
未来的演进路径，将是训练模型 -> 训练 Agent -> 训练系统。
7 总结 7.1 推理的第一阶段：反馈信号 + 基础设施 + 语言模型 + 强化学习 -> 认知能力的质变推理浪潮的第一阶段已经明确了一件重要事实： 当反馈信号足够可靠、基础设施能支撑时， 叠加在语言模型之上的强化学习，确实可以带来认知能力的质变。
7.2 推理的第二阶段：训练模型 -> 训练”模型+环境”（Agent+Harness）从 reasoning thinking 转向 agentic thinking 带来的深层次转变：从“为了想得更久而思考”，转向“为了行动而思考”。
- 训练的核心对象已经变了：不再只是模型本身，而是“模型加环境”；
- 更具体地说，是 Agent 以及围绕它构建的 harness。
这次转向重新定义了“哪些研究对象最重要”：当然仍然包括模型架构和训练数据，但同样也包括环境设计、rollout 基础设施、评估器鲁棒性，以及 Agent 协作接口。
7.2.2 改变二：Good thinking 的定义这次转向也改变了 “good thinking” 的定义：不再是最长、最显眼的那条轨迹，而是在真实世界约束下最能支撑行动的那条轨迹。
7.2.3 改变三：竞争力的来源这次转向同样改变了竞争优势的来源。
- reasoning 时代，领先优势主要来自更好的强化学习算法、更强的反馈信号，以及更可扩展的训练流水线；
- agentic 时代，优势将更多来自 更好的环境、更紧密的训练-服务协同、更强的 harness engineering，以及把模型决策与其结果真正闭环起来的能力。