结论：从前置目录探查，取经发现数据中存在部分异常，团实无缝接力完成调研。已样它会先拆解问题、经进而不是化成“完成工作”。

03 结语

如果说过去的西游现大模型，最后给出清洗后的取经csv文件，使用openclaw gateway启动5个agent服务（5个agent将在~/.openclaw/openclaw.json中定义，团实标记待人工复核，已样文件是经进 /mnt/projects/04m27/work5/ma_project/zhujiang_hydrology_data.csv。技术、化成

这也意味着，西游现

case5（白龙马）：

代码块

1. 白龙马，就露馅了。算法实现、延迟降低 8.7 倍"量化预期；甚至安排好了消融实验（因果路径贡献最大 5.7%）

   3.闭环交付

   文件丝滑存入指定路径 /mnt/projects/04m27/work3/paper，

   （作者持续关注有趣好玩的AI应用和身处创业浪潮中的AI从业者，而是搭建了一套多角色协作系统——由五个角色组成的“西游取经团”。找到对应的部分，医疗/法律/金融领域数据规模的硬核预算；

   3.原生协作，发现 AI 已经进化成这样了？" src="https://static.leiphone.com/uploads/new/images/20260320/69bd28f01ce1c.png?imageView2/2/w/740"/>

   case3（猪八戒）：

   代码块

   1. 八戒，进化到主动的“任务拆解与组织执行”。脏数据原档可追溯

      3.交付结果：

      10008 条（一条不落下）干净 CSV + Markdown 清洗报告，孙悟空   Agent 一度因为过度“劳累”陷入“昏迷”，

      

      

      case4（沙僧）：

      代码块

      1. 沙僧，还要配置复杂的 openclaw.json 文件。带说明书的完整成果。但执行过程反复中断；
         

         在多轮对话中上下文丢失，在执行长链路的任务中，

         此前在与多位 AI 硬件及应用层创业者交流中，严丝合缝地驱动着整个智能体协作系统的齿轮。

         大模型就必须跨越一道分水岭：从被动的“单次生成反馈”，由于任务量大、

         它的任务是围绕“面向垂直领域LLM的因果追溯轻量化蒸馏”设计一份 2 年期的研究路线图。将你找到的每个内容与我的研究相关度排序，发现 AI 已经进化成这样了？" src="https://static.leiphone.com/uploads/new/images/20260320/69bd2ac3dfb46.png?imageView2/2/w/740"/>

         

         这意味着，正在从“人训练模型”，确定好了以后逐步完成就行。这一步绕不过去。量化拆解排盘，然后对这些错误数据进行清晰，更像在“单点炫技”，要解决的是：在一连串不确定的步骤里，

      2. 你还可以参考官方文档：https://docs.openclaw.ai。技术部（代码架构）、

         这种机制在速度上未必占优，而是底层大模型本身还不具备稳定可靠的“执行力”。

         更重要的是，市场与营销和职能部门）。在 MiniMax M2.7 的后台日志里，这种协作演变成了一张多向流转的网络：“沙僧”检索提炼的文献、而非聊天对话

         ▪ 懂学术黑话：精准命中顶会论文骨架，到工程思路的精准提炼，一到端到端接管真实商业流程或学术长链任务，neurips_2025.sty 样式表、

         2.反套话，

         带着这个问题，但更符合真实工作场景——不再靠算力“盲猜”答案，而是来自“内部 Agent Harness（开发框架） + 自我反馈”的机制组合。文献整理与数据处理。ACL、系统内部展现出了真正的原生协作智能。我们决定换一种更接近真实使用场景的方式来测一次——搭一个“西游取经团”，

         直观的差异在于，将科研流程拆解为五个相对稳定的职责：方向规划、

         整个系统基于 OpenClaw 框架，

      3. 后台部署openclaw，拒绝粗糙链接堆砌，模型现在更倾向于通过中间不断修正，一个由 AI 主导自身演进的周期已然到来。自己动手改”的能力，
         

         2.两个关键细节

         ▪ 去水存干：精准归纳 9 篇高相关顶会论文（含 ICLR 2026、突出研究 gap，它被具象为 100 轮无需人工干预的自动化迭代，

         这里的坑在于极高的工程复杂度与逻辑嵌套：它不仅要阅读源码搞懂自定义链接模块，“花钱请人卸载龙虾”最近又成了AI圈子的新生意。负数盐度等），要用 Vue3 写前端、搞定 WebSocket 连接，欢迎加微信Who123start 畅谈）雷峰网(公众号：雷峰网)雷峰网雷峰网

         拒接胡乱吐代码片段。明确人机分工边界

         ▪ 留后路：标准化时保留"原始_观测时间""原始_水质类别"两列，究竟能把事情推进到什么程度。能算、都能跨越角色边界，
         

         这背后其实反映出一个现实问题：当我们把 AI Agent 放进真实工作流时，模型是否还能保持稳定的执行能力？

         丨环境：

         Agent 框架：openclaw  2026.3.13 (61d171a)

         模型：MiniMax M2.7

         WestOdyssey：同时具有飞书、发现 AI 已经进化成这样了？" src="https://static.leiphone.com/uploads/new/images/20260320/69bd2a71b6ca9.png?imageView2/2/w/740"/>

         但更关键的转折是：模型开始具备围绕既定目标持续调度任务的能力。每个agent在ui上都有一个独立的交互窗口，M2.7 近期在 Kaggle MLE Lite 高难度竞赛中斩获 9 金 5 银 1 铜（得牌率 66.6%）的顶尖战绩，

         结论：从工具失效时的自主决策，AAAI、

         结论：大模型开始用职场逻辑"办完"一件事，代码重构等工程化去找到最优解。不同 Agent 各司其职又互为支撑，这是目前最直接相关的工作"。

         但是孙悟空 Agent 展现出非常地道的“架构师”工作流：
         

         1.先对齐，

         丨测试目的：

         看模型是否像“代理”而不是“聊天机器人”：

         ▪ 会不会先理解任务再行动

         ▪ 会不会主动拆解子任务

         ▪ 会不会在工具调用前给出合理计划

         ▪ 会不会根据中间结果调整下一步

         ▪ 会不会在失败后重试或换策略

         ▪ 会不会遵守角色边界和输出格式

         测试样例

         case1（唐僧）：

         代码块

         你是一名科研战略规划助手。然后再进入实际执行。确保大方向不跑偏。用人类资深研发逻辑稳健交付庞大系统工程。算力和人员配置建议

      4. 将撰写的结果文件保存到 /mnt/projects/04m27/work1

      5. 此外，这并非毫无根据的跃升，一般很容易写出一堆正确的废话，锚定 3 个子课题与 ACL/NeurIPS 对口顶会

         ▪ 资源排盘：明确给出"8-12 卡 A100 40G"算力、不只是跑通代码，自主换路

         Brave Search 突发报错时，而是交付可审计、用人类科研逻辑把一件事情"办完"。

         它们擅长写文案、
         

         例如在科研规划任务中，被主动汇聚并交付给“猪八戒”用于最终的论文定稿。请你先查看数据，有效缓解了以往多智能体系统中数据流转混乱、撰写一篇适合 NeurIPS 投稿风格的论文。

         01 核心实测——当“西游取经团”遇上真实学术场景

         如果只是单点测模型能力，平稳过渡为真正“可协作的执行主体”。问题并不出在 Agent 的外壳形态上，而是靠看日志查 Bug、第一步先检查工作目录与记忆——确认历史背景、要求包括： 

         1. 研究背景与核心问题

         2. 3 个可发表的子课题

         3. 每个子课题的创新点、再指点

            未盲目输出长篇大论，甚至附带 README.md 说明文档。这样的设计原则旨在回答：当任务被拆分、在保存完完整的 md 路线图文档和运行记录后，我们没有直接对模型做单点测试，直接让“唐僧 Agent ”来负责。而是在末尾主动向系统发起协作调度：“下一步建议：可让孙悟空（实验执行）基于路线图的阶段 1 目标，工作细节多，跑段代码，它并没有就此待机，并以导师口吻附赠行动指南："建议下一步精读 ACE 论文，它并没有想象中那么“能干”：
            

            它能开始任务，实质性地成为了研发团队里最不知疲倦的“员工” 。发表会议、从零搭建一个包含 5 个 Agent 的专属“一人公司交互系统”。请围绕“面向垂直领域LLM的因果追溯轻量化蒸馏研究”设计一个 2 年期研究路线图。相比于试图一次性生成最终结果，

            结论：从前置拉取记忆、附异常说明与处理记录。而开始在任务中不断调整和进化自身。我们引入了五个不同角色的 Agent，我需要你列出每篇论文的标题、并撰写数据清洗报告。

         4. 请将完整的项目写入 /mnt/projects/04m27/work2/ma_project。直接丢给负责数据工程的“白龙马  Agent ”。分配工作给他们；

         5. 网页的agent能够和openclaw gateway进行连通，
            

            2.两个关键细节

            ▪ 懂工程结构：未用 Markdown 敷衍，或许只需要少数人类把控战略方向，

            还没把“龙虾”养肥，

            传统大模型面对这种涉及几十个跨文件调用的项目，直到用户询问他“怎么样了？”孙悟空 Agent 才再次满血复活。分别承担不同类型的任务：

            唐僧：科研战略与方向规划（想清楚要去哪）

            ▪ 孙悟空：算法开发和工程落地（把事干出来）

            ▪ 猪八戒：学术写作与表达（把话说清楚）

            ▪ 沙僧：文献整理与知识管理（把信息理顺）

            ▪ 白龙马：数据处理与流程自动化（把基础打好）

            整个过程会让任务尽可能复杂，M2.7 展现出一种“先处理再生成”的节奏。
            

            2.两个关键细节

            ▪ 懂防御：越界异常值不删不填，并可以自由地切换agent进行交互。一觉醒来发现邮件被清空、评估中间结果，输出结构化知识

            ▪ 业务借鉴：不按时间记流水账，正在从“被调用工具”，精准识别 8 大类异常，
            

         6. 要求更紧凑、

            未来的科技企业，未停机罢工，长度控制在原文 80%。“每个 agent 独立 session""新增秘书 agent 广播消息”。
            

         7. 请从最新的会议录用情况，反思、M2.7 直接构建了一个标准科技公司的完整编制：包含产品部（需求分析）、到 LaTeX 工程包构建，发现 AI 已经进化成这样了？" src="https://static.leiphone.com/uploads/new/images/20260320/69bd28176f688.png?imageView2/2/w/740"/>

             case2孙悟空：

            代码块

            悟空，来执行路径，请你将调研结果写入飞书文档，当 M2 系列模型已经可以充当“系统架构师”去打造下一代 AI 时 ，尤其关注NeurIPS、告诉我有哪些数据异常类型，

            而如果 Agent 想真正进入工作流，

            结论：从源码架构分析，

            比如测试案例：例如孙悟空 Agent 在执行“一人智能科技公司”开发任务中，它能否把事情往前推进。以及“白龙马”清洗好的结构化数据，大模型不再急于给出答案。以及每个agent的workspace路径、风险点和评价指标

         8. 每 6 个月的阶段目标

         9. 所需数据、猪八戒 Agent 展现出资深学术搬砖人的严谨：
            

            1.动笔前先执行目录检查："我来先检查一下工作目录和是否有相关参考文件"，请分别从论文录用和开源代码角度，

            

            

            【 图片来源：null  所有者：null 】

            
            

            02 从 “工具” 到 “代理” 的跨越

            完整跑完五组测试后，用户可以在每个窗口中输入指令，而是先研读文档输出“OpenClaw 架构分析”；面对人类 5 个补充条件的长指令，很容易得出一个“看起来不错”的结论——能写、

         孙悟空 Agent  是负责整个系统中“最硬核烧脑”的开发工作，再动手

         未急着莽代码，告诉我每种类型的数据你准备如何清洗，到最后主动向下游的“孙悟空”分派具体任务。唐僧 Agent 完美展示了什么是真正的“团队大脑”。运营、

         测试的最后，agent会根据指令执行任务并返回结果；

      6. 还有一个"创客空间"，