模型只是人工智能代理系统的一半。另一半是推理策略：将模型调用转化为响应的推理过程。今天，下半部分是手写的，制定一个策略的经验永远不会带到下一个。我们介绍了Strategist ，这是一种跨任务发展推理策略的元代理。每个策略都写成一个可执行的蓝图

---
**📖 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/2611.03618v1)获取最准确的信息。

---
🔗 **原文链接**: [Strategist: Evolving Reasoning with Agents](https://arxiv.org/abs/2611.03618v1)
🏷️ **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: Taiming Lu, Qi Xu, Zhigang Hua, Zhuang Liu

---
🐾 **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_

---
⏱️ 2026-11-03 22:03