（来源：上观新闻）
单 Agent🌋😦 的能力一👩💻下子快速提升🛄，但行业很快发现🎮了两个绕不👨❤️👨过去的问🕞🗂题🇨🇮🏠。实验结果👸💬相当显著：在模拟🖋🇨🇫客服场景的🖥🥌测试中，🐶经过TRACE训🗳练的AI助手📜，整体🐑通过率从32.9👨❤️👨%跃升至🍱🎐47.0%，💥提升了14.1🐀个百分点；📏在工具使用测试中👣💮，完美完成任🍂🧲务的次数也增👲🏀加了7个🇹🇦。
我们团队每人🍋养了一只👑虾🇺🇳🗓。“我们发现❕，更好🌎🥁的方法是让 AI🗞🦛 代理解决整个问🍨题，”他说道🖨。当AI部署🇫🇷在全新场景时，事🌒先没有任何失败记🚇录可供分😋析，TRACE的🇩🇯冷启动问题如何解🙊🏑决？随着部🦎署场景的增加，🚴🧜♂️插件数量🦙⛽也会随之⛈增长，🍃💙如何管理越🇲🇿🚺来越庞大的插◻件库？当某🎚🧠个任务同🇲🇼时需要多种能力时😐，单一插件的路由🇵🇦🔏策略是否足够👤📘？这些都是下一🇬🇭💢阶段研究可以深入🧻🥮的方向🇩🇲🔲。
