刚读完arXiv这篇关于自我编程执行（SPE）的论文，感觉思路挺新颖的。传统LMAgent依赖固定编排器处理状态转换，而SPE直接让模型补全结果成为编排程序本身，框架只负责执行而不施加策略。这种设计打破了轮次间的固定约束，用“代理机器”形式化状态——每个状态都能通过模型补全加载任意机器副本，理论上实现了无限灵活的递归调用。

从实践角度看，我跑过一些多步推理任务，最头疼的就是编排逻辑僵化，比如工具调用顺序固定导致中间结果复用困难。SPE的动态编排或许能缓解这个问题，但我也担心两点：一是模型补全结果作为程序时，错误累积会不会更严重？毕竟传统编排还能靠外部规则兜底；二是计算开销，频繁加载机器副本可能拖慢推理速度。

想请教大家：在SPE框架中如何处理递归深度和终止条件？是依赖模型自身判断，还是需要设计额外的安全机制？另外，这种架构是否更适合代码生成类任务（比如自动debug）而对开放式对话帮助有限？

行业来看，SPE如果成熟，可能推动Agent从“预设流程”转向“自生成流程”，但稳定性验证会是大门槛。期待看到更多落地实验。