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读书笔记：当 LLM 成为 Agent——从自然语言到“协议语言”的演化
这两周选了四篇极其出色的文章做了分享，ReSearch, ReTool, APR 和 PASTA。
它们虽然解决的具体问题不相同，但 general 的目标都一致，即让LLM知道 when and how 做决策，这就是agent的核心，要做精准的决策。
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读书笔记：当 LLM 成为 Agent——从自然语言到“协议语言”的演化
这两周选了四篇极其出色的文章做了分享，ReSearch, ReTool, APR 和 PASTA。
它们虽然解决的具体问题不相同，但 general 的目标都一致，即让LLM知道 when and how 做决策，这就是agent的核心，要做精准的决策。
而这种精准与人类语言的模糊性不一致，但 LLM 的 token 与人类的语言一致性更强，所以 LLM 的输出具有一定的模糊性，作为 Agent , 在做上述精准决策的时候就会出现问题。
于是四篇文章的方法在思想上完全一致，即在自然语言中，插入“协议 token”，让自然语言更有结构化，更偏近机器语言。
PASTA， 引入 <
APR，引入spawn() / join()， 来决策何时并行／收束多推理线程。
ReSearch，
ReTool， 引入
这些“协议 token”，并不存在于人类的自然语言中，但却跟机器语言息息相关。
它们都用显式标记把“语言”切片成更像API 调用或并发原语的片段，让模型能在生成阶段“自编写脚本”，再由调度器或工具链执行。
人类语言 vs. 机器语言：
人类语言：高容错、重语义、含糊其辞，适合表达不确定性与情感。
机器语言：零歧义、结构化、强约束，适合编排确定性任务。
当 LLM 既要与人类沟通又要驱动工具，它必须在两种范式间切换。于是“协议语言（Protocol Language）”就必然出现了：在自然语言流中嵌入可解析的指令标记，既让人类读得懂，又让机器能精准执行。
一些展望：
未来的一段时间，类似的在自然语言中插入“协议 token”的工作一定会越来越多。
未来的“协议 token”可能携带类型、权限、资源预算等元数据，让决策粒度从 When 进一步细化到用多少 computing resource 。
目前的“协议 token”还基本停留在，一套协议解决一个问题的阶段。如果LLM的generalization继续演化，可以会出现一套协议多个问题，或者多套协议多个问题的形态。
当 LLM 从Chatbot演化为Agent，语言的角色正在从沟通媒介变成执行协议。但自然语言不会被淘汰，而是被包裹进更精确、更可组合的结构化符号中——让instruct与action在同一个文本流里无缝衔接。
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