MiniMax 解读 M2 智能体对齐：交错思考与全轨迹泛化

MiniMax 团队复盘了 M2 模型的后训练 Agent 对齐经验，提出智能体泛化不仅是增加工具种类，更要适应全操作空间扰动。团队指出单次前置思考无法应对外部环境变化，M2 采用在任务全流程随时触发的交错思考机制，以维持长程连贯性。官方提醒开发者在调用 M2 时必须保留包含思考步骤的完整会话上下文，避免因丢弃思维链导致性能下降。