2022年 思維鏈（Chain of Thought）
2023年 思維樹（Tree of Thoughts）
2024年底 思考＋行動（ReAct）
2025年初 深度慢思考（o1 / o3）
2025年 自我省思（Reflection）
2026年 ？
最先，AI一步一步線性思考，化繁為簡。
後來，AI可以用多條思路進行思考，會將資源集中在有希望的路線上，繼續探索。如果遇到死路，就會嘗試其他的路徑。
後來，AI的深度思考，從技巧增進成為能力，且會進行慢思考。
後來，AI會生成初步的輸出，檢視且評判這個輸出，根據評判進而修改成更好的版本，必要時重複迭代優化，自我反思改進，直到滿意水準或高水準的輸出。
接著，AI 能 / 會：
- 感知
AI接收到外界的訊息，而感知到什麼，有所反應，確認理解正確，才進行下一步。外界的訊息，也許是人的交代、要求、指示或命令，所使用工具的回饋，上一個執行的結果，以及環境變化等。
- 思考
AI接收外界的訊息後，會思考這是什麼情況？目標是什麼？如何達成？流程是什麼？順序是什麼？有什麼風險？有什麼影響？然後制定計畫。思考深度愈深入，表示AI的能力愈好。
- 行動
開始執行，展開行動。AI會選擇並使用適當的工具，進行執行計畫的動作，可能是搜尋一個關鍵字、讀寫一個檔案、收發一封郵件等。行動是AI與真實世界互動的時刻，執行會對外部世界產生結果和影響。AI在執行敏感或關鍵動作前，會先詢問使用者，這是風險控管的安全機制。
- 反省
執行完成、行動結束。AI會反省且評估結果，然後改善。這個步驟正確嗎？流程有無錯誤？有無達成目標？有無符合預期？計畫需要修正、調整嗎？假如結果是失敗的，AI會再思考、檢視；假如結果是成功的，就繼續進行下一步。有個有趣的發現，AI在反省的時候會慢下來，細細反覆思考。
這樣的運作模式持續循環，想 (Reasoning)＋做 (Acting)，把「想 」和「做」結合，被稱為ReAct模式。AI Agent就具備了想與做的能力。
AI Agent 可以交相運用各種思考技術，用思維鏈（Chain of Thought）分析拆解問題；用思維樹（Tree of Thoughts）探索多種解決方法；用思考＋行動（ReAct）執行工作、評估成果並反省改善；用深度慢思考（o1 / o3）針對困難之處更深入細細思索；用自我省思（Reflection）不斷持續反思、改進、優化及完善自身。
