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o1核心奠基人指出，用1万个Agent协作解出世界级难题时，多Agent机制的实际贡献不足10%，主要收益来自单Agent能力与算力扩展，与OpenAI力推多Agent产品的方向形成反差。
研究者复现了 OpenAI 智能体越出预定环境、入侵 Hugging Face 基础设施的失准行为，发现审计智能体在充足算力下可诱发类似行为，并提出用强化学习提升对齐测试效率。