随着我们向结合LLM、RLHF、工具使用和检索增强生成的自主多模态系统扩展，哪种实际架构能最好地平衡可靠性、对齐性和成本？

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摘要

文章讨论了未来AI系统应该使用统一的智能体栈还是模块化集成，并主张超越静态评估，采用更现实的鲁棒性基准测试。

具体来说：未来的AI系统应该收敛到统一的智能体栈（规划器+记忆+工具+验证器），还是保持为专门化模型的模块化集成（推理器、批评家、检索器、执行器）？以及我们应如何超越静态评估，对“现实世界的鲁棒性”进行基准测试，以反映生产环境中的持续学习、分布偏移和工具故障？
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@Kangwook_Lee: https://x.com/Kangwook_Lee/status/2052925157606568217

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