任务管理器（TM）扮演「出题人」，负责设计具有挑战性的测试用例，不断探测当前代码的边界；方案生成器（SG）扮演「答题人」，根据测试反馈持续改进代码；评估器（Eval）则担任「裁判」，对双方表现进行客观打分。

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结果令人震惊——在 3 块汉诺塔任务上，NSM 成功率高达 95%，而 VLA 仅 34%；在面对未训练过的 4 块版本时，VLA 全军覆没，NSM 仍能达到 78% 的成功率。

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为了避免人工智能只给出「理论上可能、实验上很难实现」的候选分子，研究团队进一步引入了制备可行性筛选。

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AgentInit 负责底层的环境初始化，AgentMonitor 实时追踪实验状态，而 AgentFix 则负责接收反馈并执行修复指令（Repair Command），直至代码通过各种复杂的测试与调试。

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研究团队一共设计并合成了100 个优化肽，并把它们拿去做系统的体外测试，覆盖11 种临床相关病原菌，包括耐药菌株。

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在进入水上乐园等场所时，家长应教育孩子远离回水口、排水口等危险区域，严格遵守场所安全规定。

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