近日，国内开源模型在轻量级软件工程Agent基准测试mini-SWE-agent上的表现引发行业关注。该测试聚焦大模型在真实软件开发任务中的多步推理、环境交互与工程化能力，结果显示MiniMax新一代大模型M2表现最为突出，超越了DeepSeek、GLM、Qwen、Kimi等竞品。这一成绩不仅体现了国产模型的技术突破，更揭示了Agent技术演进的关键方向。
作为以Agent和代码能力为核心优势的模型，MiniMax M2在mini-SWE-agent测试中的优异表现具有深刻的技术背景。该模型能够高效规划并稳定执行复杂长链条工具调用任务，同时协同调用Shell、Browser、Python代码执行器及各类MCP工具。支撑这些能力的关键技术正是其采用的「交错思维」（Interleaved Thinking）架构。这项技术使模型能够在「思考-行动-反思」的闭环中持续积累上下文理解，并根据实时反馈动态调整策略，显著提升了Agent在复杂任务中的规划性、执行稳健性与自我纠错能力。
发布仅一个多月，MiniMax M2已在实际Agent应用场景中获得开发者广泛认可。有开发者表示，该模型构建的深度研究Agent能够保留完整的内容块（思考+文本+工具调用），实现持续推理，这对自我改进型Agent至关重要。
值得注意的是，在AWS re:Invent 2025大会上，AWS CEO Matt Garman宣布Amazon Bedrock模型库新增多个成员，其中就包括MiniMax M2。这标志着国产开源模型在国际云服务平台的认可度进一步提升，为全球开发者提供了更多元化的选择。
交错思维技术的崛起并非偶然，而是Agent模型发展的必然趋势。传统的思维链（Chain-of-Thought）方法通常采用线性模式：模型先进行完整思考规划，然后批量调用工具，最后根据结果生成答案。这种模式在简单任务中有效，但在面对现实复杂任务时往往难以应对多轮次推理、跨步骤决策和实时动态调整的需求。随着Agent任务复杂度的提升，传统模式的局限性日益凸显，催生了全新推理范式的需求。
交错思维的技术渊源可追溯至2022年普林斯顿大学与谷歌提出的ReAct框架，该框架系统性地提出了推理与行动交错进行的理念。此后，Anthropic提出的扩展思维（Extended Thinking）进一步强调了长时与长链路推理与工具调用的协同。基于这些研究，MiniMax M2采用的交错思维技术将推理贯穿于工具调用的每个步骤，在Agent执行过程中形成了「同步思考、实时调整、持续修正」的高效循环。
具体而言，交错思维是在显性推理和工具使用之间交替推进，本质上是一个「思考→行动→观察→再思考」的动态过程。这一机制显著提升了规划、自我纠正和长期工作流程的可靠性。早期的ReAct很大程度上依赖提示工程在外部框架中构建逻辑闭环，链路常因格式或解析问题中断；而现代的交错思维技术（如MiniMax M2、DeepSeek V3.2）则将这种思考-行动模式深度融入模型推理流程，使其更接近「原生的思维直觉」，因而更加稳健可靠。
在长链路任务中，Agent面临的核心挑战是「状态漂移」问题。在复杂的Agent任务（如编写完整游戏模组或进行深度行业调研）中，交互往往长达数十轮。如果模型在每轮交互中丢弃上一轮的推理过程，只保留工具输出结果，就会陷入「失忆」状态——忘记执行代码的初衷或错误排查的进度。这种上下文断裂会导致模型重复无效操作或在多轮交互后偏离初始目标。交错思维从根源上解决了状态漂移问题，使计划、意图和中间结论能够跨轮次延续。
可能有人会问：这不就是让模型「记性好」一点吗？它与当前热门的记忆（Memory）、长上下文（Long Context）和检索增强生成（RAG）有何区别？实际上，这些技术解决的是不同维度的「遗忘」问题。普通的大模型记忆类似于电脑硬盘，侧重于「存储事实」——记住用户偏好、过往知识库或对话摘要，确保模型再次交互时能回忆相关背景。而交错思维则像电脑的RAM（内存），侧重于「存储逻辑」——记住「我刚才为什么决定这么做」、「对当前步骤的怀疑」、「下一步的临时假设」，用于维持正在运行的思维链状态。
在实际工程中，这两者并非二元对立，而是相辅相成。长上下文作为巨大容器，承载交错思维产生的大量推理过程；但若不具备交错的「思维动态维持」能力，单纯扩展上下文只是给模型塞入僵化文字，模型仍会在海量信息中迷失方向。简言之，大模型记忆决定了Agent能「理解」多少过去，而交错思维决定了Agent能「走向」多远未来。
目前，交错思维技术正成为Agent模型的标配，其发展将深刻影响AI产业的多个层面。从技术角度看，它推动了大模型从静态问答向动态交互的范式转变；从应用角度看，它使Agent能够处理更复杂、更长期的现实任务；从产业角度看，它加速了AI技术在软件开发、自动化流程等领域的落地进程。随着MiniMax M2等模型的实践验证，交错思维有望在更多场景中展现其价值，为AI Agent的普及奠定坚实基础。
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