其次，大模型没有天然的执行能力，需要辅以智能体工程来将意图转化为实际操作。工具调用是当前最主流的方式，大模型根据任务需求，生成结构化的函数调用指令，由智能体框架解析后执行相应操作，比如调用天气API、数据库查询、发送邮件等；另一种方式是模拟人类操作，通过视觉识别和模拟操作来"看屏幕、点按钮、填表单"来完成任务，近期大火的豆包手机就是这样完成智能体操作；对于更复杂的任务，智能体还可以配置代码解释器（Code Interpreter / Sandbox），让模型编程运行，这可以极大的扩展智能体的行动边界。
For reinforcement learning training pipelines where AI-generated code is evaluated in sandboxes across potentially untrusted workers, the threat model is both the code and the worker. You need isolation in both directions, which pushes toward microVMs or gVisor with defense-in-depth layering.。同城约会对此有专业解读
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