刚读完arXiv:2605.07339v1，FlowAgent提出的‘工具即连续流’确实是个有意思的转向。传统逐步范式（如ReAct）在长链任务中的错误累积问题我早有体会，个人经验里，5步以上的工具调用链，成功率往往断崖式下跌。FlowAgent将工具链重构为语义空间中的连续轨迹生成，本质上是把离散的工具调用嵌入到一个隐式规划的连续流中，这能减少中间决策的局部最优陷阱。但我更关心的是：这种‘连续流’是否真的能提升对未知工具的泛化能力？论文没给出具体数据，语义空间的映射若依赖预训练工具表征，遇到全新API时，轨迹生成可能退化为随机游走。另一个关键点是计算开销——连续流意味着每一步都要对全局语义进行重编码，相比逐步范式，延迟和显存消耗会成倍增加。在实时交互场景（如机器人控制）中，这种代价是否值得？从行业看，这路线更像是对‘工具调用’的升维思考，但离工程落地还有距离。想请教做过类似测试的朋友：你们在长链任务中，逐步范式的错误率通常在多少步后开始失控？FlowAgent的连续流是否能缓解这个问题？