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重点介绍近期三篇AI论文：SpatialClaw（通过代码实现无需训练的空间推理），SkillWeaver（组合式技能路由，采用分解-检索-组合流水线），以及PreAct（将智能体运行编译为快速状态机，用于重复任务）。
介绍了SkillWeaver，一个用于将多个技能路由到LLM智能体的分解-检索-组合框架，以及CompSkillBench，一个包含300个组合查询的基准测试，涵盖2,209个真实MCP服务器技能。
本文认为，智能体AI的下一个瓶颈是系统规模扩展（围绕基础模型设计“框架”），而不仅仅是模型规模扩展，并介绍了CheetahClaws（一个Python原生参考框架），以及对三个核心瓶颈的分析：上下文治理、可信内存和动态技能路由。
本文认为，推进自主AI需要扩展围绕基础模型的系统架构，重点关注可审计、模块化和可验证的组件。作者介绍了参考架构框架CheetahClaws，并概述了上下文管理、可信内存和动态技能路由方面的瓶颈。