大模型如何「在思考中使用工具」｜Interleaved Thinking

DeepSeek V3.2 提到了一个东西，属于核心迭代
「在思考中，使用工具」
技术报告里，把这个叫Thinking in Tool Use

在这里与大家说道，这东西的由来、演进和现状，方便吹牛逼用

这里还有份报告解读：

所谓「Thinking in Tool-Use」
顾名思义，就是大模型一边调用工具，一边推理，多次循环后，最后输出答案

行业里，常把这个叫做 Interleaved Thinking，本文沿用这个说法

类似的东西，最早是 Anthropic 提出的
今年初发布的，叫 Extended Thinking。额外说明：o1 不算，那个没工具调用

相关内容，发表于 25年2月24日：《Claude’s extended thinking》

在开源模型里，最早是 OpenAI 开源的 oss 最先支持的
说法是 interleaving tool calls within the CoT

相关内容，发表于 25年8月5日：gpt-oss Model Card

之后，国内的几家模型厂，也给到了类似说法：

• • MiniMax M2 叫它「交错思维链」

• • Kimi K2 叫它「边思考边使用工具」

• • DeepSeek v3.2 叫它「思考模式下的工具调用」

各家说法不同，本质是一件事
大模型，如何在保留推理状态的同时，进行多次工具调用

有关交错思维链，MiniMax 前段时间还写了篇文章，强调这东西的重要性，具体后面细说

技术原理

先说下推理模型是怎么使用工具的

举个例子，你问模型一个问题：
一台最新苹果手机，和两台最新的豆包手机，谁更贵？

以最开始的 o1 模型为例，o1 这个模型并不能进行工具调用，只能回答
对不起，我无法访问网络，并不知道谁更贵

再之后，一些朋友对 o1 类的模型进行了工程优化（比如具有联网能力的 DeepSeek R1），让他能够在回答前，先搜索一些问题，然后多次调用模型，流程就变成了这样：
先搜最新的苹果手机 → 读结果 → 决定下一步搜什么 → 再搜索 → 再读结果 → ... → 整理答案

标准的工具调用流程

但实际上...在处理先搜最新的苹果手机这一步中，就会发现苹果有多款机型
如果只拿最新的 iPhone 17 比较，肯定不妥，毕竟还有 air 和 pro

作为人的话，可能会中间留个心眼：最新的苹果手机，需要考虑系列吗？
那么，如果是大模型，会记住这些东西吗？

早期做法：丢掉
具体来说：忘掉所有的中间思考，只保留结果和部分总结
这部分的具体描述，可以参加 OpenAI 的 o1 文档：思维链是隐藏的

早期做法：每轮丢弃推理状态

所以，在进行最终判断的时候，大模型的上文可能只有：

• • iPhone 17 的标准定价为 5999

• • 豆包手机（努比亚）的标准定价为 3499

然后得出结论：

iPhone 17，不如两台豆包手机贵

但....

作为人的话，我们会保留个心眼，思考过程也记着：

• • iPhone 17 的标准定价为 5999（同期发售的还有 iPhone Air：7999；Pro：8999）

• • 豆包手机（努比亚代工）的标准定价为 3499（目前无货，闲鱼 4499）

然后出结论：

iPhone 17，不如两台豆包手机贵 Air 和 Pro 则贵于两台豆包

这种「留心眼」的做法，就是 Interleaved Thinking
模型调用工具 → 拿到结果 → 继续思考（带着之前的推理）→ 再调用工具 → 继续思考...

在这里，计划、假设、中间结论都会被带到下一轮

Interleaved Thinking：保留推理状态

当然，这里为了方便表达，我对原理进行了极大的删减
实际的做法和流程都会更为复杂
比如...这些推理内容，在何时才会舍弃？

以DeepSeek v3.2为例，论文里是这么描述的：
只有新用户消息到来时，才丢弃推理内容，工具返回结果不触发丢弃

...这样的细节还有许多，还是挺有工程实践&复杂度的

效果差距

对于「保留推理状态 vs 丢弃推理状态」，会有多少差距呢？
对于长链路 Agent 任务，最高能有 +35% 到 +40%
数据来自于 MiniMax 的对比测试数据

对比数据

• 
  

  • SWE-Bench Verified：69.4 vs. 67.2， +3.3%

• • ²：87 vs. 64， +35.9%

• • BrowseComp：44.0 vs. 31.4， +40.1%

• • GAIA：75.7 vs. 67.9， +11.5%

• • xBench：72.0 vs. 66.0， +9.1%

至于为什么差距这么大？

可以这么理解：
一旦丢弃了之前的推理状态，模型的累积理解能力会下降，自我修正能力会减弱

这东西，在长程工具调用和「运行–修复」循环中尤其明显

世界是个草台班子

这里有个现实问题：
很多项目使用了 thinking 模型，但工具的连续调用总是出问题
而且...可能...甚至还没发现

这个其实是 OpenAI 的锅

OpenAI 有多套 API 调用方法：

• • Completions （不再建议使用）

• • Chat Completions

• • Assistants API （压根没人用）

• • Responses API

目前用的最广泛的的，是 Chat Completions api
但... 这玩意儿压根没有 thinking 相关的字段
于是大家只能在 assistant message 里假装 thinking

Chat Completions API 的 assistant message 结构，没有 thinking 相关字段

新的 Responses API 确实支持 reasoning 配置
但它返回的是 reasoning.encrypted_content——加密版本的推理内容
推理过程？更不存在的

Responses API 的 reasoning 配置，注意那个 encrypted_content

能用于多轮对话状态保持，但你看不到原始推理过程

你说 OpenAI 开源的那个 oss 支持？
哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈
那套鬼东西，根本没定义接口，怎么实现你就自己看着来吧

OpenAI 的 oss

按照惯性，大家都照着 OpenAI 的 API 规范写代码
但由于 OpenAI 在这个方面过于不干人事儿
各家厂商在这个不完整的规范上各自魔改

仔细看，你会发现.... DeepSeek R1 的 Thinking 结构，和 OpenAI 的也都不一样
然后同样的模型，在硅基流动、火山、官方 api 上，响应结构甚至也都不一样

OpenAI API vs DeepSeek API

于是...调用 API 的时候，thinking 压根没放在上下文
哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈

MiniMax 的贡献

事情的另一个角度，MiniMax 反倒是 Thinking 模型的标准化，做了许多生态上的工作，比如与OpenRouter、Ollama、Droid、Vercel、Cline合作，共同推进并实现这一功能的跨平台支持。

具体的可以参见，希望通过推动统一标准，在应用、OpenAI 兼容API、Anthropic 兼容 API 中，来推动 Interleaved Thinking 的广泛支持

相关背景

11 月在纽约 AI.Engineer Summit，MiniMax 研究员 Olive 讲了 Interleaved Thinking

Olive 在 AI.Engineer Summit 上的分享，图中的 ppt 和 ds3.2 颇有相似

然后挨个给生态里的工具提 PR：

• • Cline、RooCode ： 让 VS Code 插件支持 Interleaved Thinking

• • Kilo Code ： 优化多轮对话的状态保持逻辑

• • OpenRouter、Ollama ： 推动平台层面跟进支持

Cline 和 Kilo Code 官方都发推确认了

Cline 官方的确认推文 Kilo Code 官方的确认推文

现在这些平台上，MiniMax M2 是第一个正确支持 Interleaved Thinking 的开源模型

对于其他支持这个机制的模型，比如 DeepSeek V3.2、Kimi K2，直接就能用了。算是给这个这种 thinking，造了个朋友圈

MiniMax 还开源了 Mini-Agent，一个支持 Interleaved Thinking 的 Coding CLI，700+ Star

Mini-Agent 项目

，开发者容易踩坑 MiniMax 还专门写了篇文章，讲怎么在不同 API 格式下正确实现 Interleaved Thinking 算是手把手教学了

最后

Interleaved Thinking 的核心就一句话：
保留推理状态，让模型在多轮工具调用中持续累积理解

最开始的时候，我们对于 Agent 的期待，是它能不能使用工具
然后看到了 ToolFormer 论文、看到了 Plugin、Function Call、JSON Mode
直到去年 8 月，OpenAI 宣布可以在 Structured Outputs 的严格模式下，做到 100% 的成功调用

OpenAI 的 Structured Outputs 公告: Introducing Structured Outputs in the API

而现在，我们的思考变成了「调用工具时，如何保持连贯思考」，刚刚结束的 AWS re:invent 大会上，主题也便是 Agentic AI

转眼三年，有点恍惚...