AI Agent 的「长程任务能力」，究竟是靠更强的模型，还是靠更好的记忆、规划和反馈机制？

长程任务中，Agent 不仅需要推理，还要记住已经完成的事情、追踪当前状态、发现错误并重新规划。模型参数本身的提升能解决多少问题？记忆、规划、工具调用和反馈机制又分别承担什么作用？Agent 的「耐力」究竟来自一个更聪明的大脑，还是来自更好的系统设计？

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