@rohanpaul_ai: 这篇来自Meta、斯坦福和伊利诺伊的调研论文认为，当代码成为AI智能体的主要工作层时，它们的效果更好…

这篇来自Meta、斯坦福和伊利诺伊的调研论文认为，当代码成为AI智能体的主要工作层时，它们的效果更好。 问题在于，LLM本身主要是一个文本预测器，因此长时间的任务可能会丢失状态、隐藏错误，并以脆弱的方式将计划转化为行动。 真正的进步不是“AI写代码”，而是“AI将代码作为其思考的环境”。 作者将周围系统称为智能体框架，意指将模型转变为智能体的工具、内存、沙箱、检查和反馈循环。 他们的核心思想是代码应位于该框架的中心，因为代码可以被运行、检查、验证、保存、编辑和共享。 测试成为传感器。 代码仓库成为内存。 日志成为历史。 沙箱成为边界。 生成的脚本不再仅仅是一个答案；它是系统可以运行、检查、修订、分享和回滚的句柄。 主要发现是一种跨多个领域的模式：代码帮助智能体通过可执行步骤进行推理，通过工具调用或控制程序行动，并通过测试、痕迹、日志、仓库和模拟器对环境建模。 ---- 论文链接 – arxiv. org/abs/2605.18747 论文标题：“Code as Agent Harness”