--- format: "aidr-story-markdown/v1" id: "ae6e49210029e41a672a7f639a040f260b0aeb7595e36baced9dfc8765964be4" canonical_url: "https://aidr.today/ae6e4921?lang=vi" title: "Hybrid Reasoning Agents: ít token hơn 35–55% và tốc độ suy luận nhanh hơn tới 2,6×" lang: "vi" requested_lang: "vi" available_langs: ["en","vi"] translation_fallback: null fallback_fields: [] published_at: "2026-10-18T20:48:14.000Z" category: "Open Source" topics: ["agent","open-source"] source_urls: ["https://arxiv.org/abs/2610.18861","https://news.ycombinator.com/item?id=50145337"] summary: "Làm thế nào để xây dựers một agent nghĩ ra ngoài ngôn ngữ con người nhưng vẫn hành động thông qua nó trong môi trường bên ngoài? Các agent LLM hiện đại vẫn lý luận và tương tác thông qua văn bản, trong khi lý luận tiềm năng cung cấp một phương tiện nội bộ hiệu quả nhưng thiếu khả năng truy cập công cụ bản địa và tính minh bạch trong lý luận. Chúng tôi kết nối hai hướng tiếp cận này bằng Hybrid Reasoning Agents (HybridAgents), điều hướng động giữa lý luận tiềm năng và tương tác dựa trên văn bản trong suốt một quá trình sinh hợp nhất. Về kiến trúc, một HybridLink nhẹ lịch cho phép chuyển đổi liền mạch giữa chế độ văn bản và chế độ tiềm năng, trong khi bộ nhớ làm việc liên tục của agent giữ nguyên ngữ cảnh hybrid không mất dữ liệu qua nhiều lượt. Những thiết kế này duy trì khả năng tích hợp công cụ agentic trong khi làm cho suy nghĩ tiềm năng trở nên có thể kiểm tra trực tiếp. Dựa trên kiến trúc này, chúng tôi phát triển thêm các thuật toán huấn luyện hậu giai đoạn chuyên biệt cho lý luận hybrid: HybridSFT ổn định sinh hybrid tích hợp công cụ bằng cách dạy backbone phối hợp với HybridLink, sau đó HybridRL mở rộng quy mô lý luận bằng cách học khi nào nên nghĩ trong không gian tiềm năn…" --- # Hybrid Reasoning Agents: ít token hơn 35–55% và tốc độ suy luận nhanh hơn tới 2,6× > [Open the canonical story]() **Published:** 2026-10-18T20:48:14.000Z **Category:** Open Source **Topics:** agent, open\-source ## Summary Làm thế nào để xây dựers một agent nghĩ ra ngoài ngôn ngữ con người nhưng vẫn hành động thông qua nó trong môi trường bên ngoài? Các agent LLM hiện đại vẫn lý luận và tương tác thông qua văn bản, trong khi lý luận tiềm năng cung cấp một phương tiện nội bộ hiệu quả nhưng thiếu khả năng truy cập công cụ bản địa và tính minh bạch trong lý luận\. Chúng tôi kết nối hai hướng tiếp cận này bằng Hybrid Reasoning Agents \(HybridAgents\), điều hướng động giữa lý luận tiềm năng và tương tác dựa trên văn bản trong suốt một quá trình sinh hợp nhất\. Về kiến trúc, một HybridLink nhẹ lịch cho phép chuyển đổi liền mạch giữa chế độ văn bản và chế độ tiềm năng, trong khi bộ nhớ làm việc liên tục của agent giữ nguyên ngữ cảnh hybrid không mất dữ liệu qua nhiều lượt\. Những thiết kế này duy trì khả năng tích hợp công cụ agentic trong khi làm cho suy nghĩ tiềm năng trở nên có thể kiểm tra trực tiếp\. Dựa trên kiến trúc này, chúng tôi phát triển thêm các thuật toán huấn luyện hậu giai đoạn chuyên biệt cho lý luận hybrid: HybridSFT ổn định sinh hybrid tích hợp công cụ bằng cách dạy backbone phối hợp với HybridLink, sau đó HybridRL mở rộng quy mô lý luận bằng cách học khi nào nên nghĩ trong không gian tiềm năn… ## Sources - [Story source]() - [Discussion]()