刚读完arXiv上这篇SPE论文，核心思想确实引人深思：让模型补全本身充当编排程序，而非传统固定编排器。这意味着代理状态可递归加载任意机器副本，彻底打破轮次间策略约束。从技术上看，SPE将控制流从框架层下沉到模型层，理论上能实现更灵活的元学习和自适应行为——比如代理在运行时动态调整推理策略，而非依赖预设的if-else逻辑。
但我在实际项目中尝试类似思路时，发现两个痛点：一是状态回溯和错误恢复变得极其复杂，因为每次补全都可能改变执行拓扑；二是安全边界模糊化，模型生成的代码直接控制执行流，容易引入无限循环或资源泄露。论文中提到的“代理机器”形式化虽然优雅，但离工程落地还有距离。
个人经验是，这种架构更适合探索性任务（如开放域对话），而非高可靠性场景（如金融交易）。我怀疑SPE的真正价值在于：它揭示了当前LLM代理的编排瓶颈——我们是否过度依赖人类设计的固定策略？如果模型能自我编程，是否意味着更接近通用智能？
讨论问题：1. SPE在有限计算预算下如何保证终止性？2. 这种动态编排是否与现有微调范式兼容？
行业视野上，这可能是代理架构从“执行器”向“设计器”演进的关键一步。但短期内，混合架构（静态编排+SPE局部优化）或许更务实。