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与此同时，对于任何试图将大语言模型用作编码智能体的开发者来说，这都是一个结构性的限制。模型会套用已知的固定策略，遇到瓶颈后便停滞不前，无论运行多久都无法取得进展。相比之下，GLM-5.1的构建目标是在更长的任务周期内保持对智能体任务的有效性。该模型能以更好的判断力处理模糊问题，并在更长的会话中保持生产力。它能分解复杂问题、运行实验、读取结果，并以真正的精度识别障碍。通过反复迭代重新审视其推理并修正策略，GLM-5.1能够在数百轮对话和数千次工具调用中持续进行优化。
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