资讯中提到的ARMOR框架让我眼前一亮。核心思路是“自适应优先选择工具并解决工具冲突”，这直击当前反应可行性预测的痛点——不同工具在特定反应类型上确实存在“偏科”现象。比如，我个人的实验发现，基于图神经网络的模型对极性反应预测较准，而大语言模型在复杂环化反应上错误率奇高。ARMOR通过显式建模工具特定效用，相当于给每个工具打了“擅长领域标签”，再动态分配任务，这比简单集成或投票机制聪明得多。我的疑问是：框架如何处理工具间的“冲突”？例如，当两个工具对同一反应的可行性给出矛盾结论时，ARMOR是采用加权平均还是置信度阈值决策？另外，资讯提到“自适应优先选择”，但这是基于反应特征的硬规则（如反应类型分类），还是通过强化学习在线学习不同工具的实时表现？从行业视角看，这种“元学习”思路可能推动反应预测走向更务实的工具编排阶段——不再是“一个模型打天下”，而是像搭积木一样动态组合专业工具。期待作者分享更多关于工具冲突消解和效用建模的细节！