做AI代理不一定需要专门的编排框架

如果你目前在维护一个手工搭建的智能体框架（agent harness），这个项目值得你花时间了解。（收藏它）

我感觉所有人都忽略了动态即时生成智能体框架这个思路。当你想要掌控自己的框架时，这会是越来越多开发者会投入的方向。这里有一篇很棒的报告讨论这个主题。

JIT-Agent 是一个输出为智能体框架的模型。它将框架形式化为遵循固定四模块协议的可组合构件，四个模块覆盖记忆、规划、行动协议和工具编排，然后为任何现成的智能体大语言模型即时合成一个专属框架。

它还能在执行过程中修复框架，并通过从不断扩张的过往配置存档中提炼性能信号来自我进化。接入 JIT-Agent 后，DeepSeek-V4-Flash 在 DeepSearchQA 上超过了 GPT-5.6（+9.1），在 OdysseyBench 上超过（+4.3）。GLM-5.2 最多提升了 +20.2 分。

生成的框架性能也能和 OpenCode、Claude Code 这类成熟运行环境竞争。论文：和论文聊天：

这有两个我一直在说的例子：你不需要用智能体编排框架，任何流行的框架（claude、codex、kimi-cli 等等）都有能力独自并行执行任务——只要任务本身是可并行的。

编程是不可并行的。你越强迫智能体并行工作，就越等同于让一堆人从零开始并行开发同一个项目。他们需要一直互相协调，当一个人写完代码，另一个人必须重新检查他做的所有工作，而且大概率要重写才能适配。

而在我的例子里，我是让它审查调整互相独立的文本文件。这个框架不需要我要求，就知道启动多个智能体并行来同时完成所有审查。这非常合理，因为一份修改好的文本不会影响另一份正在审查的文本。

另外，我一开始用的是 Kimi，但我的额度用完了，出现了缺 tokens 的错误。于是我直接退出打开了 Claude，只问了一句「你能从另一个停下的地方继续做吗？」，什么额外解释都没给。

多亏了我的 ai-memory，它完美地继续了工作，而且和 kimi-cli 一样，它也知道启动多个智能体并行来继续干活。你可以看下面的图片，了解实际怎么运行。我只需要我的 ai-memory，什么都不需要额外的了。我不需要 pi、hermes 或者其他任何这类东西。只有在非常特殊的场景才需要，而我很少遇到这种情况。