（来源：上观新闻）
结果表🕦明，在 KA🚟DID🇵🇸♦-10k 上，基🚽🛩于 PA🎢⏹NDA🔆🛀 分数的🏊排名准确率达到👆78.8🅱3%，🧯基于比较🦒关系的排名准确🚧👊率达到76🥧.90%，超过🗨🛰了同类开源多模🍺➰态模型（🇧🇩🍂如 mP🚩🦖LUG-O🎙⛲wl2 的48.🏴5%、🇳🇺LLaV🇨🇱🇬🇭A-1.⤴6 的57%🇵🇳、Q-Instr💒uct🇨🇬👨👩👧龙少泛站 的55%）🍕。
“最早山🇸🇮🖌姆・奥特曼📋说以后🇿🇼一人公司可以创⏱造十亿美元🏆龙少泛站的公司，像Cla☎ude Co🚴de估值380🎤☠0亿美🇹🇬🇨🇱元，整个Cl🦇▪aude团队🤝也就40个人，⚾现在（人员规模）🇬🇩可能还会缩减💟。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🤪5️⃣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🤤👧。
那时候大家都在卷🧧🐷硬件参🗒🐩数，比屏幕、比摄🍈〰像头、比续👩航🇬🇮🇲🇽。但如果🇨🇫🇵🇷能拆出多个 🎃🕑Agent，🤾♀️分叉的时😕🇧🇸候让子 Ag🇲🇸ent🌙🇵🇭 各自探索🇪🇸不同方向👮，流水👁️🗨️♒线的时候让不7️⃣🗑同 Agent 🐵负责不同环节，💬主 Age🏭nt 管总🎏方向，整个执😿⚪行过程🕣♥就会更👩👩👦👦快，也会更♟️🥼稳🤰。
