Hybrid Reasoning Agents 将潜在推理与文本交互相结合
Hybrid Reasoning Agents（HybridAgents）将内部潜在推理与文本交互及工具调用结合起来。名为 HybridLink 的组件支持在两种模式之间切换，持续工作记忆则可跨多轮保留上下文。HybridSFT 和 HybridRL 两种训练方法旨在提升模式协同与选择能力。研究团队在 11 项基准测试和三种模型规模上进行评估，并报告称其性能比对比代理高 10.4%，Token 数减少 35.5% 至 54.7%，推理速度提升 1.8 至 2.6 倍，成本降低至原来的 2.7 至 3.7 分之一。代码和数据已开放。
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