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从长远视角审视，这对任何试图将大语言模型用作编程智能体的开发者而言都是结构性限制。模型重复应用已知策略，遭遇瓶颈后无论运行多久都无法取得进展。相比之下，GLM-5.1专为长周期智能体任务设计，能持续保持效能。该模型以更精准的判断处理模糊问题，并在长时会话中保持生产力。它能分解复杂问题、运行实验、解读结果并精准识别阻塞点。通过反复迭代修正推理过程和调整策略，GLM-5.1可维持数百轮推理和数千次工具调用的持续优化。
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