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拆解、对比与优化：LLM工具智能体的五种任务规划与执行模式

文章探讨了大语言模型驱动的AI智能体的五种任务规划与执行模式，包括ReAct、Plan-and-Execute、静态Workflow、Workflow+局部智能、模块化的分层规划，分析其优缺点、适用场景，还给出优化方法。

国产开源大模型迎来爆发，快手、月之暗面、美团、面壁智能、腾讯等接连发布新模型，如快手Keye-VL - 1.5 - 8B刷新视频理解SOTA，美团LongCat - Flash - Chat推理快成本低等。

Google和剑桥大学研究多智能体系统，发现提示设计影响大，有效拓扑结构占比小。提出Mass框架分三阶段优化，实验用Gemini 1.5 Pro和Flash模型，对比多种方法，在多任务上性能显著提升。

文章先介绍条件概率，指出大语言模型预测下一个单词是条件概率问题，会计算所有可能单词的条件概率选最高的。还提到直接选最高概率会使内容单调，引出温度概念，它能调整概率分布影响抽样结果。

Nanobrowser是开源Chrome扩展工具，专注AI驱动的网页自动化。免费且本地运行，保护隐私，支持多主流大模型。有多智能体协同等特点，还介绍了安装配置方法，是高效安全的网页自动化之选。

Agent热潮进入多智能体时代，多款产品涌现。鲸哥测评了它们在商业计划、运营设计等四大场景表现，总结各产品亮点与不足，指出多Agent正推动大模型向“协作式智能群体”演进。

MIT新作《Self-Adapting Language Models》实现LLM自我进化，SEAL框架让模型自己生成“自编辑”微调自身。它能实时学新数据、修复知识、形成记忆。经两种场景验证，小模型也能超越GPT - 4.1等。

大模型处理复杂问题常“翻车”，华为诺亚方舟实验室提出思维森林（FoT）框架，借鉴人类认知方式，打破线性推理范式。FoT在多个数学推理任务表现出色，准确率超先进模型，将在ICML 2025开源。

现有LLM工具使用基准测试场景理想化，忽视真实用户行为复杂性。腾讯提出WildToolBench，基于真实用户行为构建测试集，对58个模型评估，发现模型准确率低，揭示LLM在真实场景下能力缺口，为模型优化指明方向。

文章介绍 AutoDev 的新 Agent——基于多端架构的 Code Review Agent，应对 Vibe Coding 时代 10 倍代码量审查压力。它采用 Agentic 多步骤审查，能在多端运行，串联多环节，虽有不足但奠定自动化审查基础。