System two（系统二）源自心理学家卡尼曼对人类思维的双过程划分，在 AI 领域被用来指代慢速、显式推理的决策模式，与快速直觉式的 System One 相对。随着大模型推理能力和智能体框架的演进，System two 正成为衡量模型能否进行深度规划与反思的核心概念。
System two 的近期讨论
当前焦点与观察点
围绕 System two 的核心争议在于工程归属：慢推理应该内化到模型（通过更长思考链或推理训练），还是外置到智能体框架（通过规划、记忆和工具编排实现）。Jev-Mem 等记忆架构的进展说明，社区正在为外置方案补齐基础设施，而模型侧的 System One 能力增强又在挤压外置复杂度的必要性。未来值得观察的是两条路线是否会收敛为分层混合架构——快速路径处理常规任务，System two 仅在检测到高难度或高风险场景时被触发，从而在延迟与推理质量之间取得平衡。