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这项研究发现，AI代理通常失败是由于糟糕的上下文（指令、工具、证据等）而非模型本身，并提出一个跨七个维度的上下文评分系统，该系统与行为分数无关。从模糊的上下文切换到结构化的上下文，在300次测试中显著提高了代理的性能。