Apple 与 EPFL 探究强智能体在自主机器学习工程中对复杂脚手架的依赖

Apple 与 EPFL 联合研究发现，在相同时间预算和前沿大语言模型底座下，开源复杂智能体架构相比仅具备读写与 bash 原语的极简编码智能体并无优势。系统性消融实验表明多智能体编排等复杂机制在编码智能体场景中存在冗余，当前自主机器学习工程基准上的性能主要由大模型底座驱动，在外层手工搭建复杂框架的投入产出比较低。