OmniTools 8月22日消息，英伟达最新研究指出，在长周期任务中，决定AI智能体表现的关键因素并非底层大模型，而是其外部“驾驭框架”（harness）。该框架负责记忆管理、上下文维护、反馈处理及工具调用等能力。
研究团队在ARC-AGI-3交互式推理基准测试中，为Claude Opus 5模型配备定制化驾驭框架（含监督组件），使其得分从30%提升至100%；未加框架时该模型得分为30%，已是所有参测模型中的最高分。该框架被命名为Agentic Variation Operators（AVO），属实验性技术，非商业化产品。
英伟达强调，智能体系统由模型、驾驭框架、运行时环境及技能库共同构成；仅将智能体视作模型API是一种常见误解。同期，Databricks亦发现不同驾驭框架可使相同模型的推理成本相差达两倍。研究进一步支持开放驾驭框架对可控性、安全性与性能优化的重要性。
