Le cadre est encore plus compétitif que le modèle, cette note de 76,4 de Qwenpaw montre effectivement que la gouvernance de l'ingénierie est la véritable barrière à la mise en œuvre de l'Agent.

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Alibaba publie le benchmark d'agents intelligents PawBench : un cadre performant peut aider les petits modèles à prendre le dessus
Alibaba Tongyi Laboratory lance PawBench v1.0, intégrant le modèle de base et le cadre d'exécution dans une seule évaluation, couvrant 9 grands modèles, effectuant des tests croisés sur les cadres Hermes, Openclaw et Qwenpaw, comprenant 150 tâches et 4050 unités de test.
Les résultats montrent que la conception du cadre influence directement la capacité de déploiement de l'agent intelligent, avec Qwenpaw 76,4, Openclaw 75,4, Hermes 70,4.
Même de petits modèles réalisent une "ascension" sous un cadre optimal.
L'évaluation propose quatre principes : informer pleinement, s'équiper selon les besoins, surveiller activement, récupérer avec flexibilité, et recommande de libérer la capacité du modèle de base par une gouvernance d'ingénierie.
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