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第三，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继续推进。相比之下，GLM-5.1专为在更长时间跨度内保持智能体任务效能而设计。该模型能以更精准的判断处理模糊问题，并在长周期任务中保持高效。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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