交织推理

概述

交织推理（Interleaved Thinking）是一种推理模式，Agent 在工具调用之间插入思考步骤，用于评估结果质量、发现信息缺口并细化下一步查询。

关键内容

1. 工作模式：
2. LeadAgent 用 Extended Thinking 规划整体研究方法
3. SubAgent 在每次工具调用结果后，插入交织 thinking 步骤

4. 思考内容包括：评估当前结果质量、发现信息缺口、细化下一个查询

5. 实验效果：Anthropic 实验发现 Extended Thinking 改善了指令遵从性、推理质量和效率。

6. 在研究系统中的应用：

7. 子 Agent 在迭代搜索过程中，每次获取搜索结果后进行交织推理
8. 判断当前结果是否足够，是否需要调整搜索策略

9. 避免盲目搜索，提高信息获取的针对性

10. 与 Token 消耗的关系：交织推理会增加 Token 使用量，但 Anthropic 的 BrowseComp 评测显示 Token 使用量解释 80% 的性能方差，合理的推理投入是性能提升的关键。

来源

• 05_multi_agent_research — 第三节：Prompt 工程（引导思维过程）

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