摘要：想象一下：你面对一道复杂数学题，不是一个人死磕，而是能瞬间召唤3-4个"分身"同时从不同角度进攻，还能动态调配任务、合并成果。这不是科幻，而是LLM通过强化学习学会的真本事。
微软研究院提出了一种全新的推理范式：AsyncThink（异步思维）。
想象一下：你面对一道复杂数学题，不是一个人死磕，而是能瞬间召唤3-4个"分身"同时从不同角度进攻，还能动态调配任务、合并成果。这不是科幻，而是LLM通过强化学习学会的真本事。
传统LLM推理就像一条单行道：Chain-of-Thought（CoT） 必须一个字一个字按顺序生成。虽然有效，但效率低下。近年来流行的并行思考（Parallel Thinking） 虽然能生成多条独立推理路径再投票表决，但存在致命短板：
三种思维范式对比
图1：三种思维范式的本质区别。AsyncThink的精髓在于"动态组织"——不是简单地并行，而是学会何时分叉、何时聚合
延迟陷阱：必须等最慢的那条路径完成僵硬结构：手工设计的固定流程，无法根据问题难度自适应调整学习困境：难以通过强化学习优化组织结构概念定义计算机系统类比Agent顺序执行动作的模型实例CPU核心Agent Pool可同时运行的agent集合多核CPUOrganization Policy组织agent协作并发的策略多进程程序表1：Agentic Organization概念与计算机系统的优雅类比
整个系统通过四个简单的文本标签实现复杂协同：
子任务描述 ：组织者向空闲工人i分配子查询 ：组织者等待工人i返回结果并合并最终答案 ：终止推理Think ：组织者自己继续思考协议示例
图2：AsyncThink的完整 thinking protocol。注意看 organizers 如何像项目经理一样动态调配任务
问题来了：现有语料库压根没有这种Fork-Join对话数据，怎么办？
解决方案：用GPT-4o合成数据！具体步骤：
分析每个查询，识别"条件独立"的思维片段生成符合协议格式的organizer-worker对话轨迹过滤格式错误的数据关键技巧：为避免模型只学到单一模式（如总是先Fork再Join），研究者随机采样动作序列作为提示，强制模型探索多样化结构。
RL框架
图3：专为AsyncThink设计的RL框架。注意episode包含多条trace，但共享同一个优势函数
奖励设计三板斧：
（并发度奖励）
目标：鼓励模型让workers并行跑起来，而不是 sequential 地一个个用！
在这个需要找出4种不同解法的算术游戏中，AsyncThink展现出惊人优势：
Countdown实验结果
图5："≥a Correct"表示成功找到a个不同解。AsyncThink在"全部正确"指标上达到89.0%，远超基线的68.6%和70.5%
表2：关键数据——AsyncThink用更短延迟达到同等甚至更高准确率，延迟降低28%!
当只在Countdown任务上训练的AsyncThink被直接扔到Sudoku、图论、遗传学等完全陌生的领域时，它依然能熟练使用Fork-Join策略！
表4：零样本泛化到Sudoku任务。注意模型从未见过Sudoku数据，却自发学会了如何分解这个新问题
Countdown思考轨迹
图8：真实推理轨迹。Organizer先派worker探索乘法路径，自己同时找其他组合，发现差距后又动态发起新子任务
数学推理轨迹
图9：面对四面体几何题，organizer同时fork三个worker用不同方法（向量法、重心法、假设法），最后交叉验证得到一致答案
MMLU-Pro图论问题
遗传学问题
图10-11：未经训练的图论和遗传学问题，AsyncThink依然能正确分解任务。这证明它学的是"如何组织"的元能力
训练动态揭秘通过监控RL训练过程，可以看到模型如何进化：
训练曲线
图6：训练过程中的关键指标变化。注意并发比率先降后升，说明模型经历了从"瞎试"到"有策略地并行"的转变
The Era of Agentic Organization: Learning to Organize with Language Modelshttps://arxiv.org/abs/2510.26658https://aka.ms/GeneralAI来源：同行者一点号1
