前言

大家好，我是老马。

我们首先来学习一下 MiroMindAI/MiroThinke

MiroMindAI/MiroThinker

一句话总览（先给结论）

MiroThinker 的本质是：

一个围绕“大模型 + 超长上下文 + 可控工具循环”构建的研究型 Agent 执行引擎，而不是单次推理模型。

它解决的是一个核心问题：

如何让模型在“查资料 → 推理 → 纠错 → 再查”的循环中，持续保持上下文与目标一致，而不跑偏、不爆上下文、不失控。

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一、整体架构（从上往下看）

从逻辑上，MiroThinker 可以拆成 5 层：

用户任务
  ↓
Agent 执行策略（MiroFlow）
  ↓
思维调度 + 上下文管理（Keep / Drop / Compress）
  ↓
工具调用层（Search / Scrape / Code / Judge）
  ↓
底层大模型（MiroThinker LLM）

它的创新点不在“单个组件”，而在于 “这 5 层如何协同运转”。

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二、核心原理 1：不是「一次生成」，而是「执行循环」

普通 LLM（或简单 Agent）：

Prompt → LLM → Answer（结束）

MiroThinker：

while not task_done:
    思考（Thought）
    决策（Action）
    调用工具（Tool）
    获取观察（Observation）
    纠错 / 修正计划

这是一个 显式的 Agent Loop（代理执行环）。

关键点：

• 每一轮 都有状态
• 每一轮 都可以否定之前的判断
• 每一轮 都会把新证据加入上下文

👉 它不是“推理一次”，而是“执行一个研究流程”。

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三、核心原理 2：交互式扩展（Interactive Scaling）

这是 MiroThinker 最核心、最不同的地方。

传统 Scaling 的两条路

1. 模型更大（参数更多）
2. 上下文更长

MiroThinker 加了第三条轴：

交互深度（Interaction Depth）

具体是什么意思？

不是让模型「想得更久」，而是让模型：

• 主动向外界要信息
• 根据结果 修正思考路径
• 再继续执行

即：

推理深度 ≠ 思维 token 数
推理深度 = 与环境的有效交互次数

这就是为什么它支持：

• 256K 上下文
• 每个任务 400–600 次工具调用

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四、核心原理 3：上下文“留什么、扔什么”是硬约束

如果你做过 Agent，会知道最大问题是上下文爆炸。

MiroThinker 的解决方案不是“更长就完了”，而是：

1️⃣ 上下文分层

• 任务目标（永远保留）
• 关键中间结论（保留）
• 过程性尝试（可丢弃）
• 失败路径（压缩 / 丢弃）

2️⃣ Keep-N 策略（非常重要）

典型配置：

single_agent_keep5

意思是：

• 只保留最近 N 轮“有效状态”
• 老的步骤 被摘要 / 压缩
• 防止“历史错误绑架当前决策”

👉 这是 工程层面的理性控制，不是模型幻觉。

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五、核心原理 4：工具不是外挂，是“推理的一部分”

在 MiroThinker 里：

• 工具 ≠ 辅助
• 工具 = 推理链的组成节点

常见工具类型

工具	作用
Web Search	主动补全知识
Web Scrape	把网页转成可推理文本
LLM Summary	压缩长网页
Code Runner	验证假设
Judge / Eval	自我评估

关键区别

普通 Agent：

“我想用工具”

MiroThinker：

“为了完成目标，我必须用工具，否则任务无法收敛”

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六、核心原理 5：训练方式是“Agent 行为训练”，不是纯 NLP

MiroThinker 并不是只做：

instruction → answer

而是训练：

(state, observation, history) → next action

数据来源包括：

• SFT：高质量 Agent 轨迹
• DPO：不同推理路径的偏好比较
• 多模型蒸馏（Claude / GPT / Qwen）

训练目标是：

让模型学会“下一步该做什么”

而不是“这道题答案是什么”。

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七、为什么它特别擅长「研究类任务」？

因为研究任务天然具备：

• 目标模糊
• 信息不完整
• 需要反复验证
• 过程比结果更重要

而 MiroThinker 正好满足：

研究需求	MiroThinker 对应能力
查资料	Search + Scrape
多轮分析	Agent Loop
修正假设	Observation → Re-plan
长链路	256K Context
可复现	MiroFlow

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八、和你熟悉的东西对比一下

vs ChatGPT（普通）

• ChatGPT：回答问题
• MiroThinker：完成研究任务

vs AutoGPT

• AutoGPT：自由但容易失控
• MiroThinker：强约束、可复现

vs LangGraph / LangChain

• LangGraph：框架
• MiroThinker：模型 + 框架 + 数据 +评测一体化

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最后一句话总结（给架构师看的）

MiroThinker 的实现原理不是“模型多强”，而是：
把“研究流程”本身工程化、模型化，并让大模型学会在这个流程中做正确的下一步决策。

参考资料