研究人员推出了 Alita，这是一种通用智能体，旨在通过极少的预定义和最大的自我进化来执行复杂任务，避免了许多现有框架中对手动预定义工具的严重依赖。

  • Alita 仅使用一个组件进行直接问题解决，以增强跨领域的适应性和泛化能力。
  • 该系统通过从开源生成与任务相关的模型上下文协议（MCP），自主构建、优化和重用外部能力。
  • 在 GAIA 基准测试验证数据集上，Alita 的 pass@1 准确率达到 75.15%，pass@3 准确率达到 87.27%。
  • 它在 Mathvista 上的 pass@1 得分为 74.00%，在 PathVQA 上的 pass@1 得分为 52.00%，优于更复杂的智能体系统。

这种方法使 Alita 能够有效扩展智能体推理，同时保持比先前复杂的基于工具的方法更简单的架构。