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本文挑战了“向大语言模型智能体添加更多搭建组件总能提升性能”的假设，通过系统实验证明，跨组件干扰往往会导致性能下降。研究发现，在各种模型规模下，更简单、针对特定任务的组件子集通常优于配备齐全的“全能型”智能体。