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该论文研究在智能体循环中，System One 模型选择错误动作的原因，发现大多数错误动作是在正确读取状态事实后仍行动错误，而非误解输入，并揭示模型无法组合已知事实来确定下一步动作。

作者重新评估Jev类模型的价值，认为随着模型足够快和便宜，原本靠if-else拼接的业务逻辑、实时语音交互、计算机操作和机器人决策都可以交给System 1模型处理，形成SOTA后台深思考模型与System 1实时模型分工的新范式。

本文对两种系统一决策模型（开源权重的Laya与托管服务的Jev）在11个智能体框架决策点上进行了配对自审评估，发现Jev在11项任务中的9项上准确率显著更高，同时审计并纠正了此前多个导致部署结论失真的分析错误。