李晓熙@中国人民大学：推理、搜索与行动：迈向真实世界的AI智能体

中国人民大学博士生李晓熙在MLNLP学术Talk中系统介绍了迈向真实世界AI智能体的研究路线，强调从问答到任务完成的能力进化。

关键能力模块

报告强调持续推理、主动搜索、工具调用与记忆管理等模块，指出这些能力是将大模型用于现实任务的核心要素，并讨论了检索增强推理的实现路径。

代表性工作与系统

演讲中介绍了Search-o1、Webthinker、DeepAgent與OmniGAIA等代表性工作，覆盖从检索增强推理到通用工具智能体與原生全模态智能体的不同研究方向。

研究挑战与方向

迈向真实世界的智能体面临感知噪声、工具接口复杂性与长期记忆管理等挑战，研究需在可解释性与可验证性上进一步加强以适配实际应用。

学术与工程结合的必要性

将基础研究成果工程化并与实际场景结合是下一步关键，推动研究模型向可落地的智能体系统转化，形成理论与实践的闭环。

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