刚读完arXiv上的这篇SPE论文，感觉它戳中了当前语言模型代理的一个核心痛点：固定编排程序限制了模型的灵活性。作者提出的核心思想是让模型补全本身充当编排程序，框架只负责评估而不施加策略，这相当于把状态转换的完全控制权交给了模型。我理解这意味着SPE状态能通过模型补全加载任意机器副本状态，突破了传统轮次间编排的僵化边界。

个人经验来看，在构建多轮对话代理时，固定编排确实经常成为瓶颈。比如任务切换时，预定义的流程往往导致上下文丢失或冗余。SPE的思路让我联想到‘可微分编程’的某种变体——模型在生成过程中自我定义执行逻辑。但我的疑问是：这种自我编程是否会导致状态空间爆炸？模型如何保证生成的‘程序’在复杂任务中保持一致性？

从行业视角看，如果SPE能规模化落地，可能会颠覆当前代理框架的‘分层架构’（如ReAct、AutoGPT等），让模型从‘指令执行者’进化为‘策略设计者’。不过，论文中是否提供了对比实验来验证SPE在长尾任务上的鲁棒性？另外，这种‘无编排’模式在安全性和可解释性上是否存在隐患？期待有实测经验的大佬分享坑点。