面对需要长程推理和迭代优化的复杂问题，传统的Agent框架，无论是单步执行的ReAct范式还是早期基于随机调整的进化范式，都显得有些力不从心。百度百舸团队近期开源的LoongFlow框架，正是为了填补这一空白而设计。它不是一个简单的工具库，而是一套旨在让AI学会“专家级思考”的智能体开发框架。其核心在于，智能体解决问题的上限，根本上取决于它的思考模式。
基于LoongFlow构建的Agent已经在多个顶尖挑战中证明了实力：
- 数学领域：在11个问题上超越了人类数学家已知的最佳结果，并在7个问题上刷新了Google AlphaEvolve的进化结果，创造了新的SOTA。
- 工程实践：在模拟Kaggle数据科学竞赛的MLE-bench评测中，独立斩获23块金牌。
- 效率优势：与OpenEvolve、ShinkaEvolve等进化智能体相比，在相同任务下，LoongFlow能将进化效率提升超过60%，并且保持了100%的迭代成功率。
这标志着AI解题方式的一个范式转变：从依赖算力的“随机试错”转向基于系统思考的“定向探索”。
一、从爱迪生的灯丝到AI的复杂任务
我们常把解决难题归功于智慧或灵感。但在现实世界的复杂挑战面前，系统性的“解题方法”比瞬间的“智力火花”更为关键。爱迪生发明灯泡的过程，本质上是一个“长程复杂推理任务”：
- 可能性空间巨大：成千上万种材料与工艺。
- 需要多轮迭代：必须遵循“尝试-观察-调整”的循环。
- 结果反馈延迟：只有完整实施后才能看到效果。
- 需要积累智慧：每一次失败都应让下一次尝试更聪明。
在商业与科研中，这类任务无处不在：新药研发、芯片设计、城市规划。其解空间浩瀚如宇宙，已远超人力“试错”的范畴。我们需要将人类顶尖的思维框架与机器的无限算力相结合的新范式。
二、Agent的演进：从单步执行到持续进化
为了让AI从“博学的参谋”成长为能自主解决复杂问题的“专家”，智能体技术沿着解决日益复杂问题的方向演进。
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阶段一：让Agent一步步想（推理智能体）
以ReAct范式为代表，让AI在单个任务中进行“推理-行动-观察”的逐步思考。它像一个可靠的“单任务执行者”，擅长解决有明确步骤的线型问题。
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阶段二：让Agent一代代进化（进化智能体）
以AlphaEvolve、OpenEvolve为代表，当目标变为“发现新算法”或“优化机器学习pipeline”时，单次推理就不够了。它们维护一个“解决方案种群”，通过评估、选择和优化来一代代进化。其本质是面向长期目标的种群优化器。
然而，早期进化智能体常把大语言模型（LLM）当作随机调整器，导致进化过程类似“蒙眼随机漫步”，效率低下。它们在“如何智能地进化”这一关键方法上，仍有巨大提升空间。
至此，需求明确：我们需要一个既能长期迭代优化，又能深度思考分析，并将二者深度融合的智能体。
三、LoongFlow：开源的“专家级思考”框架
LoongFlow（龙流）正是为满足这一需求而生的开发框架。它提供了完整的架构与方法论，让开发者能够基于先进的大模型，构建具备“科学家思维”的专家级智能体。
其命名致敬了“知行合一”的理念——真知在于行，而行必有真知指导。LoongFlow的核心目标，是帮助开发者将自身的专业经验，快速转化为具备长程复杂推理能力的AI智能体。
LoongFlow的核心创新在于两套相互咬合的设计：PES（规划-执行-总结）范式与混合进化记忆系统。它们系统化地实现了“如何智能地进化”。
- PES范式：为每一次迭代注入“科学家思维”，将“随机漫步”转变为“定向探索”。
- 混合进化记忆系统：构建专属的“战略智库”，对历史经验进行分类、索引与动态调取，确保智慧被高效复用。
二者结合，LoongFlow实现了从“随机演化”到“定向认知进化”的范式升维。智能体的探索不再是蒙眼狂奔，而是在历史智慧照亮下的、有策略的远征。
四、实战验证：顶尖竞技场上的性能标杆
基于LoongFlow框架开发的“通用算法发现”和“机器学习”两个开箱即用的Agent，在高难度测试集上的表现验证了其普适性与领先性。
数学成就：全面刷新人类与AI的纪录
在陶哲轩和AlphaEvolve发布的数学挑战中，LoongFlow取得了瞩目成绩。例如，在经典的“圆填充”问题中，它找到了比数学家多年探索和AlphaEvolve进化结果更优的排列方式。
工程成就：在23项真实挑战中夺得金牌
在OpenAI发布的模拟Kaggle数据科学竞赛的MLE-bench评测中，由LoongFlow驱动的智能体已独立斩获23枚金牌，任务涵盖从“病理切片癌症检测”到“预测火山喷发”等高度专业的现实场景。
效率成就：以显著优势稳定胜出
在相同任务下，与主流进化智能体框架对比，LoongFlow展现出压倒性的效率优势。
这意味着，使用LoongFlow能以显著更低的计算与时间成本，获得更可靠、更优质的解决方案。
五、机制解构：智慧如何从系统中涌现
LoongFlow的高效源于其精妙的架构设计，通过微观的认知循环与宏观的经验管理紧密协同。
PES范式：高质量的定向认知循环
这是驱动每一次迭代的核心引擎，确保进化过程中的每一步都深思熟虑。
- Plan（规划）：扮演“战略分析师”，分析当前方案，检索历史经验与教训，制定目标清晰、规避陷阱的“进化蓝图”，杜绝盲目尝试。
- Execute（执行）：如同配备全系专业工具包的“智能施工队”，具备“因题施策”的动态适配能力，并结合“快速本地验证”机制，从源头确保高质量输出。
- Summarize（总结）：承担“复盘官”职责，深入剖析规划与结果的差距，提炼因果洞察，转化为下一代规划时可检索的宝贵知识。
混合进化记忆系统：体系化的经验治理
如果说PES是单次探索的“优质生产线”，那么混合进化记忆系统就是确保整个探索事业可持续发展的“智慧管理体系”。
- 多岛模型：建立多个独立的“探索特区”，维持探索的多样性，避免思维过早趋同。
- MAP-Elites：如同多维的“杰出方案陈列馆”，不仅按成绩，更按行为特征对方案归档，为跨界创新保留火种。
- 自适应玻尔兹曼选择：作为智能的“资源调度官”，根据种群状态动态调节策略，智能地在“全局开拓”与“局部深耕”间切换。
系统的协同魔力
PES范式与混合进化记忆系统深度耦合，是效能的倍增器。规划时从智库获取历史智慧；执行时进行快速自我质检；总结时将洞察反馈回智库。这种微观与宏观的紧密配合，使得整个探索过程呈现出强大的方向性、累积性和加速性。
六、从千次试错到百次探索：AI解题的范式转变
回到最初的问题：如果爱迪生拥有LoongFlow，寻找灯丝需要几次？
基于实际表现，我们看到一个根本性转变。在类似规模的探索空间中，传统随机搜索可能需要成千上万次尝试，而LoongFlow的定向认知进化方法，能够减少约60%以上的无效探索，并将迭代成功率提升至接近100%。
这不仅仅是数字的缩减，更是范式的变革。LoongFlow将人类“假设-检验-学习”的科学精神，以软件架构的形式固化、增强并规模化。它标志着AI解决问题方式的质变——答案不再依赖于尝试的次数，而是源于思考的深度与系统性。
七、开源共建：让专业经验转化为AI生产力
未来的AI生产力，需要强大的基础模型与千行百业的专业经验深度融合。LoongFlow的开源发布，正是为了搭建这样一座桥梁。
我们诚邀全球开发者、研究人员和行业专家加入这一旅程，共同塑造AI解决复杂问题的新范式：
- 贡献实际任务案例：为您感兴趣的领域设计挑战，推动框架泛化。
- 开发领域专家智能体：基于LoongFlow封装专业知识，创造可直接应用的AI助手。
- 完善框架生态：贡献新的工具组件或可视化界面。
立即行动
- 访问 GitHub 获取详细代码、文档与示例：
https://github.com/baidu-baige/LoongFlow
- 阅读技术报告深入了解设计原理：
https://arxiv.org/abs/2512.24077
- 加入社区通过 GitHub Discussions 分享想法与案例。
在通往更通用人工智能的道路上，让机器学会如何“系统地思考”复杂问题，与让它变得更“聪明”同样重要。LoongFlow在这个方向上迈出了坚实而开放的一步。
现在，轮到您来定义下一个需要被攻克的“灯丝难题”了。更多关于人工智能前沿技术的深度探讨与开源实战，欢迎在云栈社区交流分享。
发表于 7 小时前
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