@rohanpaul_ai: 另一个例子表明，框架本身，而非模型，决定了智能能达到的程度。通过API……

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摘要

这条推文突出了Atomic Agent（一个模型无关的代理层）如何通过执行模型操作和保持状态来提高GLM 5.3的性能，几乎将令牌使用量翻倍，而成本仅增加77美分。

另一个例子表明，框架本身，而非模型，决定了智能能达到的程度。 仅通过API，执行会在模型停止时结束。 @atomicagent_io，一个模型无关的代理层，使GLM 5.3变得更好，成本仅增加了77美分。 它保持运行活跃，执行模型操作，反馈失败，保持状态，并决定何时停止循环。 在这3个提示中，令牌使用量大致翻倍，但总成本仅增加了0.77美元。 输出： ✦ GLM 5.3，仅API：543,290令牌，2.39美元 ✦ GLM 5.3 + Atomic Agent：1,091,380令牌，3.16美元 仅向模型询问一次与让模型持续工作之间存在很大差异。而一个模型无关的代理层正好位于这个边界上。
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缓存时间: 2026/08/29 20:08

又一个例证表明，工具链（harness）比模型本身更能决定智能的实际效能。

仅使用API时，模型一旦停止输出，执行即告终结。

而@atomicagent_io这个模型无关的智能代理层，将GLM 5.3的效果提升了一个档次，且仅增加77美分成本。

它能保持运行持续，执行模型指令，反馈失败信息，维持状态，并决定何时终止循环。

这三组提示词将token用量约提升一倍，但总成本仅增加0.77美元。

结果对比： ✦ 仅GLM 5.3 API：543,290 tokens，2.39美元 ✦ GLM 5.3 + Atomic Agent：1,091,380 tokens，3.16美元

单次调用模型与让模型持续工作之间存在本质差异，而模型无关的智能代理层正是架在这道边界上的桥梁。

Atomic Agent (@atomicagent_io)： Atomic Agent让GLM 5.3效果显著提升，且仅增加77美分成本！

我们运行了三组提示词： ✦ 熊玩偶中途散架 ✦ 青蛙弹跳 ✦ 雪人桑拿房融化

结果对比： ✦ 仅GLM 5.3 API：543,290 tokens，2.39美元 ✦ GLM 5.3 + Atomic Agent：1,091,380 tokens，3.16美元

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