小白必看收藏这份Agent思维链技术指南轻松入门大模型世界本文深入解析了Agent模型中的思维链技术介绍了不同模型如Claude、Gemini等对思维链的不同称谓及其核心原理即通过将思考内容带入上下文来提升多轮推理性能。文章对比了思维链在Chatbot和Agent模型中的差异强调了思维链对于Agent进行复杂多步交互的重要性并探讨了原生支持与工程拼接的区别。此外还介绍了签名校验和加密处理等附加技术最后指出思维链虽已成为Agent多步骤推理的必需品但模型稳定性仍需提升。是什么在25年年初 DeepSeek 的轰炸下思考模型大家都很熟悉了在 Chatbot 单轮对话中模型会先输出思考的内容再输出正文。再早的 GPT-o1 也一样只不过 o1 不把完整的思考内容输出。在 Chatbot 进行多轮对话时每一次思考的内容是不会再带入上下文的。每次到下一轮时思考的内容都会被丢弃只有用户 prompt 和模型回答的正式内容会加到上下文。因为在普通对话的场景下没必要更倾向于单轮对话解决问题长上下文会干扰模型也会增加 token 消耗。这些思考模型用到 Agent 上就是下图这样每次模型输出工具调用同时都会输出思考内容思考应该调什么工具为什么调但下次这个思考内容会被丢弃不会带入上下文Agent 的 loop 是用户输入 → 模型输出工具调用 → 调用工具得出结果 → 模型输入下一步工具调用 → 调用工具得出结果 → …. 直到任务完成或需要用户新的输入。这不利于模型进行多轮长链路的推理于是 claude 4 sonnet 提出把 thinking 内容带入上下文这个事内化到模型以提升 Agent 性能上下文的组织变成了这样就这样一个事称为 Interleaved Thinking其他的叫法也都是一样的原理。为什么要带 thinking面向 Chatbot 的模型倾向于一次性解决问题尽量在一次 thinking 后一次输出解决问题。Agent 相反倾向于多步不断跟环境(tool和user)交互解决问题。Agent 解决一个复杂问题可能要长达几十轮工具调用如果模型对每次调用工具的思考内容都抛弃只留下结果模型每次都要重新思考每一轮为什么要调这个工具接下来应该调什么工具。这里每一次的重新思考如果跟原来的思考推理有偏移最终的结果就会有很大的出入和不稳定这种偏移在多轮下几乎一定会发生。如果每一轮调用的思考内容都放回上下文里每次为什么调工具的推理逻辑上下文都有思维链完整就大大减少了模型对整个规划的理解难度和对下一步的调用计划的偏差。有没有带 thinking 内容对效果有多大差别MiniMax-M2提供了他们的数据在像 Tau 这种机票预订和电商零售场景的任务 benchmark 提升非常明显这类任务我理解需要操作的步数更多比如搜索机票→筛选过滤→看详情→下单→支付模型在每一步对齐前面的思路很重要同一个工具调用可能的理由随机性更大每一步的思考逻辑带上后更稳定。工程也能做这么一个简单的事不用模型支持直接工程上拼一下给模型是不是也一样比如手动把思考内容包在一个标签()里伪装成 User Message 或 ToolResult 的一部分放在里面也能达到保留思考的效果。很多人应该这样做过但跟模型原生支持还是有较大差别。工程手动拼接模型只会认为这部分仍是用户输入而且模型的训练数据和流程没有这种类型的用户输入和拼接效果只靠模型通用智能随意发挥。模型原生支持训练时就可以针对这样规范的上下文训练有标注大量的包含思考过程的trajectory轨迹数据训练响应的稳定性必然会提升这也是 Agent 模型的重点优化点之一。签名上述工具调用的 thinking 内容带到下一轮上下文不同的模型做了不同额外的处理主要是加了不同程度的签名有两种thinking 内容原文带签名校验claude 和 gemini 都为 thinking 的内容加了签名校验带到下一轮时模型会前置判断思考内容有没有被篡改。为什么要防 thinking 内容被篡改毕竟 prompt 也可以随便改同样是上下文的 thinking 内容改下也没什么。主要应该是篡改了模型的 thinking 内容会打乱模型的思路让效果变差这也是需要避免的。另外模型在训练和对齐时已经默认 thinking 是模型自己的输出不是用户随意的输入这是两个不同类型的数据如果实际使用时变成跟Prompt一样可随意篡改可能有未知的安全问题。不过国内模型目前没看到有加这个签名校验的。thinking 内容加密claude 在一些情况下不会输出自然语言的 thinking 内容而是包在redacted_thinking里是一串加密后的数据。而 gemini 2.5/3.0 的 Agent 思维链没有明文的 thinking 字段而是 thought_signature也是一串加密后的数据。用这种加密的非自然语言数据一个好处是它可以是对模型内部更友好、压缩率更大的数据表述方式也可以在一些涉及安审的场景下内容不泄露给用户。更重要的还是防泄漏这就跟最开始 GPT o1 不输出所有思考内容一样主要是为了不暴露思考过程模型发布后不会太轻易被蒸馏。最后目前 claude 4 sonnet、gemini 3 在 Agent 工具调用的场景下都强制要求带工具调用的思考内容和签名这个链路正常是能很大程度提升整体的推理执行效果是 Agent 多步骤推理的必需品。但目前 Agent 模型的稳定性还是个问题例如在某些场景下业务逻辑明确需要下一步应该调工具 A但模型思考后可能就是会概率性的调工具B在以前是可以直接 hack 替换调工具调用或手动插入其他工具调用没有副作用。但在思维链这套机制下比较麻烦因为没法替模型输出这个工具调用的思考内容一旦打破这个链对后续推理的效果和稳定性都会有影响。可能模型厂商后续可以出个允许上层纠错的机制例如可以在某个实际告诉函数工具选择错误重新思考原生支持弥补模型难以保障稳定的不足。## 最后近期科技圈传来重磅消息行业巨头英特尔宣布大规模裁员2万人传统技术岗位持续萎缩的同时另一番景象却在AI领域上演——AI相关技术岗正开启“疯狂扩招”模式据行业招聘数据显示具备3-5年大模型相关经验的开发者在大厂就能拿到50K×20薪的高薪待遇薪资差距肉眼可见业内资深HR预判不出1年“具备AI项目实战经验”将正式成为技术岗投递的硬性门槛。在行业迭代加速的当下“温水煮青蛙”式的等待只会让自己逐渐被淘汰与其被动应对不如主动出击抢先掌握AI大模型核心原理落地应用技术项目实操经验借行业风口实现职业翻盘深知技术人入门大模型时容易走弯路我特意整理了一套全网最全最细的大模型零基础学习礼包涵盖入门思维导图、经典书籍手册、从入门到进阶的实战视频、可直接运行的项目源码等核心内容。这份资料无需付费免费分享给所有想入局AI大模型的朋友扫码免费领取全部内容部分资料展示1、 AI大模型学习路线图2、 全套AI大模型应用开发视频教程从入门到进阶这里都有跟着老师学习事半功倍。3、 大模型学习书籍文档4、AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。5、大模型大厂面试真题整理了百度、阿里、字节等企业近三年的AI大模型岗位面试题涵盖基础理论、技术实操、项目经验等维度每道题都配有详细解析和答题思路帮你针对性提升面试竞争力。6、大模型项目实战配套源码学以致用在项目实战中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作就业和职业发展打下坚实的基础。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。扫码免费领取全部内容这些资料真的有用吗这份资料由我和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】