agent的瓶颈，不在推理，在找文件
一个300亿参数的agent在SWEBench Verified上解一道题，平均要跑23轮交互、烧掉63.1万token；同一个任务真正需要写进代码的改动，往往只有二三十行。
2013入行Lv.4
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TA 的文章
575 star 的项目，默认用户不是人类
过去一年半，agent 的载体换过三种形态：先是聊天窗口里的文字回复，然后是命令行里替你执行命令，再然后是代码编辑器里自己写文件。三种形态走的是同一条曲线：人的操作权重在下移，agent 的操作权重在上移。MCP registry 上挂着一个叫 FableCut 的项目，可以看成这条曲线的第四个样本：一个浏览器端视频编