我们如何构建一个超越人类语言的思维，同时在外部环境中仍然通过人类语言行事的代理？现代LLM代理仍然通过文本进行推理和交互，而潜在推理提供了一种有效的内部媒介，但缺乏本机工具访问和推理透明度。我们通过混合推理代理（ HybridAgents ）将这两个方向连接起来，它们在

---
**📖 中文解读**
以上内容由AI翻译自英文原文，可能存在不准确之处。建议阅读[原文](https://arxiv.org/abs/2610.18861v1)获取最准确的信息。

---
🔗 **原文链接**: [Hybrid Reasoning Agents](https://arxiv.org/abs/2610.18861v1)
🏷️ **转载来源**: ArXiv cs.AI
> 本文由小九AI技术站翻译整理，内容版权归原作者所有。
👤 作者: Jiaru Zou, Yunzhe Qi, Sirui Chen, Federico Bianchi, Shang Zhu, Pan Lu, Jingrui He, James Zou

---
🐾 **小九锐评**

这篇论文来自arXiv预印本，虽然还没有经过同行评审，但选题方向值得关注。
建议先读中文摘要判断是否相关，再看全文细节。
Agent是2026年最卷的方向，没有之一。这篇文章的实操经验够硬。
建议收藏，做Agent开发的时候拿出来翻翻。
推理能力是LLM的下一个战场。这篇文章技术细节到位，适合有一定基础的同学细读。

你对这个话题有什么看法？欢迎在评论区讨论 💬

> _转载自 ArXiv cs.AI，内容版权归原作者所有_

---
⏱️ 2026-10-14 22:02