DeAR：通过能力落地与协作式思维导航实现去中心化 Agent 推理

英文标题：DeAR: Decentralized Agentic Reasoning via Capability Grounding and Collaborative Thought Navigation

论文提出 DeAR（Decentralized Agentic Reasoning），一种面向复杂多模态查询的去中心化 Agent 推理方法。作者指出，现有 Agent 推理系统通常依赖中心化协议，容易形成路由瓶颈，并导致静态角色分配难以适应复杂任务。DeAR 通过能力落地（Capability Grounding）和协作式思维导航（Collaborative Thought Navigation）探索去中心化协作机制。该研究对需要构建可扩展、多 Agent 协作推理系统的开发者具有参考意义。

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