在人工智能领域，大模型处理复杂任务时面临的“健忘症”问题，一直是制约其性能提升的关键瓶颈。当用户要求大模型规划一次为期七天的全家云南旅行时，模型在前几轮对话中往往能精准捕捉需求，如避开网红店、规划合理路线，甚至考虑到80岁老人的身体状况。但随着对话深入，频繁修改方案后，模型可能突然“失智”，忘记关键限制条件，例如建议全家徒步攀登玉龙雪山——这一场景生动展现了“状态漂移”现象对AI可靠性的影响。
针对这一难题，国内外顶尖团队不约而同地将目光投向一项创新机制：通过显式思维记录与工具调用交替进行，实现推理状态的持续累积。MiniMax M2模型率先提出的“交错思维链”（Interleaved Thinking）技术，通过“思考-行动-观察”的闭环设计，让模型在每一步操作前输出自然语言推理过程，形成可追溯的思维轨迹。这种设计类似于为AI装上“海马体”，使其在复杂环境中保持逻辑连贯性。实验数据显示，在网页浏览任务中，该技术使模型性能提升40%，在复杂推理任务中提升36%，远超代码环境等低扰动场景的温和增长。
传统ReAct范式采用的线性逻辑“观察-思考-行动”，在工程实现中常简化为直接输出工具调用指令。这种模式在面对工具返回的庞杂信息时，模型极易被干扰而偏离原始目标。例如程序员在编写代码时，若每次中断后仅接收运行日志而丢失上下文，必然导致逻辑断裂。交错思维链通过强制记录每一步推理细节，将长链路任务拆解为多个稳固的“原子化”闭环，使模型具备自我修正能力。MiniMax团队在技术复盘中指出，这种机制本质上构建了一个动态滤波器，帮助模型在噪声环境中筛选关键信息，维持推理轨迹的稳定性。
技术落地的挑战远超理论创新。由于主流开发工具基于OpenAI API构建，缺乏存储思维过程的字段设计，用户习惯性丢弃M2返回的推理记录，导致性能骤降。为此，MiniMax工程师化身开源社区“基建者”，向LangChain、LlamaIndex等平台发起密集协作，推动API协议升级。在VS Code插件Cline中，修改后的消息处理逻辑可完整保留代码与思考过程；云端IDE Kilo Code通过优化环境合并逻辑，解决了多轮对话状态丢失问题。这些努力使M2在异构环境中实现全面突破，相继登顶xBench、GAIA等权威榜单。
行业共识正在加速形成。DeepSeek V3.2的“Thinking in Tool-Use”与Kimi K2 Thinking均采用类似设计，通过持久化思维记录提升Agent能力。尽管各团队在API字段命名上存在差异，但系统设计哲学高度统一：显式、交错、持久的思考机制已成为智能体进化的必经之路。OpenAI研究证实，AI性能不仅遵循参数量扩展法则，更受测试时计算方式影响。从机械执行命令的“复读机”到具备自我修正能力的“思想者”，这场变革正在重塑人工智能的技术边界。
