如何让智能体进行复杂推理与工具调用？传统方法主要有两类：训练单一的大语言模型，使其同时承担思考与工具调用的任务；要么依赖静态提示词驱动的 training-free 智能体系统。
然而，前者在长链推理、工具多样化与动态环境反馈下训练常变得不稳定，缺乏可扩展性（scalability）；后者则缺少学习与适应能力，难以应对复杂场景。
为此，斯坦福大学联合德州农工大学（Texas A&M）、加州大学圣地亚哥分校（UC San Diego）和 Lambda 的研究团队提出了 AgentFlow 框架，通过多个独立 Agent 模块协作，并且提出 Flow-GRPO 算法用于训练。在评测中，AgentFlow 在搜索、代理、数学与科学任务上均取得显著提升，即便是 3B 模型，也能超越 405B 的 Llama-3.1 和 200B 的 GPT-4o。
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