精选理由
看这篇论文，阿里云用自然语言写智能体工具，token省了95%，还能揪出拖后腿的环节。
阿里云等机构在论文中提出NLAH框架，用可执行自然语言替换刚性代码工具集（Agent Harness）。在相同任务上，NLAH性能与代码方案持平，但Token消耗从60k降至2.9k，降幅达95%。其模块化设计可精准归因每一步的值，并识别出多候选搜索等“负资产”环节。该工作将智能体构建从“胶水代码”转向科学策略。
AI 翻译 · 中文
阿里云等机构在论文中提出NLAH框架，用可执行自然语言替换刚性代码工具集（Agent Harness）。在相同任务上，NLAH性能与代码方案持平，但Token消耗从60k降至2.9k，降幅达95%。其模块化设计可精准归因每一步的值，并识别出多候选搜索等“负资产”环节。该工作将智能体构建从“胶水代码”转向科学策略。
🚀 Taming Agent Chaos? Paper reveals NLAH: Replace rigid code harnesses with executable natural language. ✅ Performance matches code, tokens drop 95% (60k→2.9k) ✅ Modular design enables precise value attribution ✅ Identi…