Agent推理工程：从链式思维到元认知架构，让智能体学会"思考自己的思考
2026年AI Agent推理工程实践全景：从链式思维工程化到推理路径智能规划，从多轮反思纠错到元认知架构设计，深度解析如何让AI Agent从'语言生成器'进化为真正的'思考者'——涵盖动态CoT、MCTS树搜索、Self-Consistency共识、推理缓存与降级策略，以及推理与记忆系统、上下文工程、安全防线、经济模型、可观测性平台的深度融合。
MCTS
The Tree of Thought: Monte Carlo Tree Search for LLM Reasoning Agents
The Tree of Thought: Monte Carlo Tree Search for LLM Reasoning Agents
推理时计算革命：从思维链搜索到生产部署的深度工程实践
2026年，大模型推理正经历范式转换：从单次前向传播转向推理时计算驱动的多步长思维链推理。本文深入剖析推理时计算的核心算法（MCTS、自我验证、并行采样）、工程架构（KV Cache优化、分布式编排）与生产部署实践。
博弈论计算实战：从 Minimax 与纳什均衡到 MCTS 与机制设计的完整工程链路
博弈论不是经济学家的专利。当你训练一个 GAN、构造一个对抗样本、让两个智能体在环境中博弈、或者用 RLHF 把大模型对齐到人类偏好时，你正在求解一个博弈。本文给出从形式化建模、经典算法（Minimax/Alpha-Beta、纳什均衡计算、MCTS）到机制设计（Vickrey 拍卖、激励兼容）的一条可运行工程链路，所有核心算法都附可执行的 Python 实现，并落到 AI 场景（GAN、对抗鲁棒性…
