El marco es más competitivo que el modelo, esta puntuación de 76.4 en Qwenpaw realmente demuestra que la gestión de proyectos es la verdadera barrera para la implementación de Agent.

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Alibaba lanza el estándar de agentes inteligentes PawBench: un marco excelente puede ayudar a los modelos pequeños a "superar a los grandes"
El Laboratorio de Pensamiento de Alibaba lanzó PawBench v1.0, integrando el modelo base y el marco de ejecución en una misma evaluación, cubriendo 9 grandes modelos, realizando pruebas cruzadas en los marcos Hermes, Openclaw y Qwenpaw, incluyendo 150 tareas y 4050 unidades de prueba.
Los resultados muestran que el diseño del marco afecta directamente la capacidad de implementación del agente inteligente, con Qwenpaw 76.4, Openclaw 75.4 y Hermes 70.4.
Incluso modelos pequeños logran "superar" en marcos óptimos.
La evaluación propone cuatro principios: informar adecuadamente, equipar según la necesidad, monitoreo activo y recuperación flexible, recomendando liberar la capacidad del modelo base mediante gobernanza de ingeniería.
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