斯坦福大学和清华大学的新研究表明，围绕大型语言模型的编排层对 AI 智能体的性能有显著影响，其贡献的变异性高达模型本身的六倍。这一发现挑战了模型架构是性能主要驱动因素的普遍观点。研究表明，通过编排代码集成和管理这些模型的方式是其有效性的关键因素。 AI
影响 强调了编排在 AI 智能体性能中的关键作用，建议将焦点从以模型为中心转向以系统为中心的优化。
排序理由 来自大学关于 AI 智能体性能的学术研究论文。
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