本文解析Google发布的《Introduction to Agents》权威指南，详细介绍了AI智能体的定义、组成要素及"思考-行动-观察"的问题解决流程。文章构建了从Level 0核心推理系统到Level 4自进化系统的四级分类体系，阐述了模型、工具与编排层三大核心架构，并探讨了智能体的部署与运维策略，为开发者提供了从概念到落地的全流程指导。

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Google在2025年11月发布了《Introduction to Agents》权威指南，由谷歌的机器学习研究人员和工程师精心打造，旨在帮助开发者探索AI智能体的基础原理和实际应用。

值得一读！个人觉得是智能体开发设计与使用者的必读篇章：

从框架介绍到细节举例，从模型解构到概念分析，从流程梳理到设计要点，思路都很清晰，关键是从概念、设计、部署、运维全流程指南。

《Introduction to Agents》系统阐述了 AI 智能体（Agents）从概念到落地的全流程，指出 AI 正从被动预测型向自主解决问题型范式转变，AI 智能体是融合推理模型（大脑）、工具（双手） 与编排层（神经系统） 的完整应用，通过 “思考 - 行动 - 观察” 循环实现目标；文章还构建了从Level 0（核心推理系统）到 Level 4（自进化系统） 的智能体分类体系，详解了核心架构设计、多智能体协作模式、Agent Ops 运营体系、安全与治理策略，并以Google Co-Scientist和AlphaEvolve Agent为例展示高级智能体应用，为开发者和架构师提供了从原型到企业级部署的完整指南。

AI智能体组成

简单来说，AI智能体可以定义为模型、工具、编排层和运行服务的组合，它通过循环使用语言模型来实现某个目标。这四个元素构成了任何自主系统的基本架构：

• 模型（“大脑”）：作为智能体核心推理引擎的核心语言模型（LM）或基础模型，用于处理信息、评估选项和做出决策。模型的类型（通用型、微调型或多模态型）决定了智能体的认知能力。智能体系统是语言模型输入上下文窗口的最终管理者。
• 工具（“双手”）：这些机制将智能体的推理与外部世界连接起来，使其能够执行文本生成之外的操作。它们包括API扩展、代码函数以及用于访问实时、事实性信息的数据存储（如数据库或向量存储）。智能体系统允许语言模型规划使用哪些工具、执行工具，并将工具结果放入下一次语言模型调用的输入上下文窗口中。
• 编排层（“神经系统”）：管理智能体运行循环的控制流程，它负责规划、记忆（状态）和推理策略的执行。
• 部署（“身体与腿部”）：这包括将智能体部署在安全、可扩展的服务器上，并集成监控、日志记录和管理的基本生产服务。一旦部署，用户可以通过图形界面访问该智能体，或者其他智能体可以通过智能体到智能体（A2A）API以编程方式访问它。

智能体问题解决流程

从本质上来说，智能体依靠一套持续循环的流程来达成目标，它可以拆解为五个基本步骤：

1. 接收任务目标：整个流程由一个具体且宏观的目标触发。该目标可由用户提出（例如：“为团队即将召开的会议安排差旅事宜”），也可由自动化程序触发（例如：“收到一张新的高优先级客户工单”）。
2. 扫描环境场景：智能体感知所处环境以收集相关背景信息。这一步需要编排层调用其可用资源，思考一系列问题：“用户的请求具体是什么？”“我的短期记忆中存有哪些信息？这项任务我之前是否尝试过？用户上周是否给出过相关指导？”“我能从日历、数据库、应用程序编程接口等工具中获取哪些内容？”
3. 分析规划方案：这是智能体由推理模型驱动的核心 “思考” 环节。智能体结合第一步的任务目标与第二步的环境场景进行分析，并制定执行计划。这并非单一的思维活动，而是往往呈现为一连串的推理过程，例如：“要完成差旅预订，我首先得确认团队成员名单，需要调用get_team_roster工具；之后，我还得通过calendar_api查询他们的空闲时间。”
4. 执行具体操作：编排层落实计划的首个具体步骤。它会选择并调用合适的工具 —— 可以是调用应用程序编程接口、运行代码函数，或是查询数据库。这一步是智能体突破自身内部推理范畴，与外部世界产生交互的关键环节。
5. 观察结果并迭代：智能体观察操作的执行结果。例如调用get_team_roster工具后，得到了一份包含五个人名的名单，这份新信息会被纳入智能体的上下文或 “记忆” 中。随后，循环流程回到第三步，进入新一轮迭代：“既然已经获取了团队名单，下一步我要查询这五人的日程，需要调用calendar_api。”

这个“思考、行动、观察”循环会持续进行——由编排层管理、由模型推理、由工具执行，直到智能体的内部计划完成并达成初始任务。

智能体系统分类体系

Level 0: The Core Reasoning System 核心推理系统

在构建智能体之前，我们必须从最基础形态的 “大脑” 起步 —— 即推理引擎本身。在这一配置下，语言模型（LM）独立运行，仅依托其海量预训练知识做出响应，无需任何工具、记忆支持，也不与实时环境产生交互。

其优势源于深厚的训练基础，能够深入阐释已确立的概念，并详细规划问题解决路径。但相应的代价是完全缺乏实时感知能力：对于训练数据之外的任何事件或事实，它在功能上等同于 “失明” 状态。

例如，它可以讲解职业棒球的规则以及纽约洋基队的完整历史，但如果你问 “昨晚洋基队比赛的最终比分是多少？”，它将无法给出答案。这场比赛是训练数据采集后发生的具体现实事件，因此相关信息并未存在于其知识库中。

Level 1: The Connected Problem-Solver 连接型问题解决者

在这一级别中，推理引擎通过对接并运用外部工具 —— 即我们架构中的**“双手” 组件**，正式成为具备实用价值的智能体。其问题解决能力不再局限于静态的预训练知识。

借助五步循环机制，该智能体如今能够解答我们此前提出的问题。以 “任务目标”——“昨晚洋基队比赛的最终比分是多少？” 为例，其 “思考” 阶段会识别出这一需求需要实时数据支撑；随后在 “行动” 阶段调用工具（如配置了正确日期和检索词的谷歌搜索 API）；在 “观察” 阶段获取搜索结果（例如 “洋基队 5-3 获胜”），并将该事实整合为最终答案。

这种与外部世界交互的基础能力 —— 无论是通过搜索工具查询比分、调用金融 API 获取实时股价，还是借助检索增强生成（RAG）技术访问数据库 —— 正是第 1 级智能体的核心能力所在。

Level 2: The Strategic Problem-Solver 策略型问题解决者

第 2 级标志着智能体能力的显著拓展 —— 从执行简单任务升级为对复杂、多环节目标进行策略性规划。

这一级别核心新增的关键能力是上下文工程：智能体能够主动为其计划的每个步骤，筛选、整合并管理最相关的信息。

智能体的准确性依赖于聚焦且高质量的上下文。上下文工程通过精准调控模型的有限注意力，避免信息过载，确保高效运行。

举个例子，假设 “任务目标” 为：“在我位于山景城圆形剧场公园路 1600 号的办公室，与客户位于旧金山市场街 1 号的办公室之间，找一家不错的咖啡店。”

第 2 级别的智能体将启动如下规划：

1. 思考：“我必须先找到两地的中点。”

2. 行动：调用地图工具，输入两个地址。

3. 观察：“中点位于加利福尼亚州米尔布雷市（Millbrae, CA）。”

4. 思考：“现在我需要在米尔布雷市找咖啡店。用户要求‘不错的’，所以我要搜索评分 4 星级以上的店铺。”

5. 行动：调用谷歌地图服务工具（google_places），查询参数为 “加利福尼亚州米尔布雷市的咖啡店”（query=“coffee shop in Millbrae, CA”）、最低评分 4.0（min_rating=4.0）。（这正是上下文工程的体现 —— 智能体自动根据上一步的输出，生成了全新且目标明确的搜索指令。）

6. 观察：“搜索结果返回‘米尔布雷咖啡店（Millbrae Coffee）’和‘每日研磨咖啡店（The Daily Grind）’。”

7. 思考：“我将整合这些结果，呈现给用户。”

这种策略规划能力还支持主动协助场景，例如：智能体读取冗长的航班确认邮件后，通过上下文工程提取关键信息（航班号、日期），并自动将其添加到你的日历中。

Level 3: The Collaborative Multi-Agent System 协作式多智能体系统

在这一最高级别，范式发生了彻底转变。

我们不再追求构建单一、全能的 “超级智能体”，而是转向由 “专业智能体团队” 协同工作的模式 —— 这一模型与人类组织架构高度契合，系统的集体优势正源于这种分工协作。

在此模式下，智能体将其他智能体视为工具。

试想一款 “项目经理智能体” 接到如下 “任务目标”：“启动新款‘Solaris’耳机的上市工作。”

该项目经理智能体不会独自完成所有工作，而是像现实场景中那样，为其专业智能体团队分配新的子任务：

1. 委派给市场调研智能体（MarketResearchAgent）：“分析降噪耳机的竞品定价，明日前提交总结报告。”
2. 委派给营销智能体（MarketingAgent）：“以‘Solaris’产品规格说明书为依据，起草三份新闻稿。”
3. 委派给网页开发智能体（WebDevAgent）：“根据附带的设计原型图，生成新产品页面的 HTML 代码。”

尽管受限于当前语言模型的推理能力，这种协作模式仍代表着自动化领域的前沿方向 —— 能够实现复杂商业流程从起点到终点的全链路自动化。

Level 4: The Self-Evolving System 自进化系统

第 4 级标志着智能体**从 “任务委派” 向 “自主创造与适应”**的深刻跨越。

在这一级别，智能体系统能够识别自身的能力缺口，并动态创建新工具乃至新智能体来填补这些空白 —— 它不再局限于使用固定的资源集合，而是主动拓展自身的能力边界。

延续前文的案例：负责 “Solaris” 耳机上市任务的 “项目经理智能体” 可能会意识到，需要监测社交媒体上的相关舆情，但团队中暂无此类工具或智能体。此时它会启动如下流程：

1. 思考（元推理）：“我必须追踪‘Solaris’的社交媒体热度，但目前缺乏该能力。”
2. 行动（自主创造）：它不会就此失败，而是调用一款高级的智能体创建工具（AgentCreator），并赋予其新任务：“构建一个新智能体，用于监测社交媒体中‘Solaris 耳机’相关关键词，执行情感分析，并每日提交总结报告。”
3. 观察：一个全新的专业型情感分析智能体（SentimentAnalysisAgent）被即时创建、测试，并加入团队，随时可为原始任务提供支持。

这种能够动态拓展自身能力的自主性，将一组智能体转变为一个真正具备学习与进化能力的组织。

核心智能体架构：模型、工具与编排

1. 模型：AI智能体的“大脑”

语言模型（LM）是智能体的推理核心，其选型是一项关键的架构决策，直接决定智能体的认知能力、运营成本与响应速度。

然而，将选型简单等同于挑选基准测试分数最高的模型，是常见的误区。智能体在生产环境中的成功，很少由通用学术基准决定。

实际场景的成功，要求模型精通智能体的核心基础能力：一是出色的推理能力，能够应对复杂的多步骤问题；二是可靠的工具使用能力，能够与外部世界有效交互。

要做好模型选型，首先需明确业务问题，再针对该问题的核心目标设计评估指标，用这些指标测试候选模型。（这一条建议说得很干）

例如，若智能体需执行代码编写任务，就应在私有代码库上测试模型；若需处理保险理赔，就需评估模型从特定格式文档中提取信息的能力。之后，还需结合成本与延迟等实际因素进行交叉验证。所谓 “最优” 模型，是在特定任务中，于质量、速度和价格三者间达到最佳平衡的模型。

你也可以选择多个模型，构建 “专家团队”—— 无需用大锤敲核桃。

稳健的智能体架构可能会采用前沿模型（如 Gemini 2.5 Pro）来承担初始规划、复杂推理等 “重活”，同时将用户意图分类、文本摘要等简单且高并发的任务，智能路由至更快、更具成本效益的模型（如 Gemini 2.5 Flash）。模型路由可采用自动触发或硬编码方式，却是优化性能与成本的关键策略。

最后需注意，AI 领域正处于持续快速演进的状态 —— 如今选用的模型，六个月后就可能被淘汰。“一劳永逸” 的思路已不再可行。应对这一现实，需要构建灵活的运营框架，即 “智能体运维（Agent Ops）” 体系。通过稳健的 CI/CD 流水线，持续用核心业务指标评估新模型，既能降低升级风险，又能加速迭代进程，确保智能体始终搭载当前最优的 “大脑”，而无需进行彻底的架构重构。

2. 工具：AI 智能体的 “双手”

如果说模型是智能体的“大脑”，那么工具就是将其推理与现实世界连接起来的“双手”。

它们让智能体得以突破静态训练数据的局限，获取实时信息并在现实中采取行动。

一个稳健的工具接口包含三部分循环流程：明确工具的功能范围、调用工具执行操作、观察工具返回结果。

以下为开发者常为智能体配备的几类核心工具。

2.1信息检索：扎根现实世界

最基础的工具能力是获取最新信息。检索增强生成（RAG）技术为智能体提供了一把 “图书馆借阅证”，使其能够查询外部知识 —— 这些知识通常存储在向量数据库（Vector Databases）或知识图谱（Knowledge Graphs）中，范围涵盖企业内部文档，到通过谷歌搜索获取的网络知识等。

对于结构化数据，自然语言转 SQL（NL2SQL）工具可让智能体直接查询数据库，解答诸如 “上季度我们最畅销的产品是什么？” 这类分析性问题。通过在输出结论前主动查证（无论是查阅文档还是数据库），智能体能够扎根于事实依据，大幅减少幻觉现象的发生。

2.2执行行动：改变现实世界

智能体的真正力量，在其从 “读取信息” 迈向 “主动作为” 时得以释放。通过将现有 API 和代码函数封装为工具，智能体能够发送邮件、安排会议，或在 ServiceNow（服务管理平台）中更新客户记录。

对于更具动态性的任务，智能体可即时编写并执行代码。在安全沙箱环境中，它能生成 SQL 查询语句或 Python 脚本，解决复杂问题或完成计算任务 —— 这使其从 “知识渊博的助手” 转变为 “自主行动的执行者”。

2.3函数调用：为智能体连接工具

智能体要可靠地实现 “函数调用” 与工具使用，需要明确的指令、安全的连接以及编排调度能力。OpenAPI 规范等成熟标准为此提供了支撑，它为智能体提供一份结构化协议，清晰描述工具的用途、所需参数及预期响应。

这份 schema（模式定义）能确保模型每次都生成正确的函数调用，并准确解析 API 返回结果。对于更简便的工具发现与连接需求，**模型上下文协议（MCP）**等开放标准因便捷性已广泛普及。此外，部分模型自带原生工具，例如集成了原生谷歌搜索功能的 Gemini—— 其函数调用过程直接作为语言模型（LM）调用的一部分完成。

3. 编排层：AI智能体的“中枢神经”

若说模型是智能体的“大脑”、工具是其“双手”，那么编排层就是连接二者的“中枢神经系统”。

它是驱动**“思考 - 行动 - 观察” 循环的核心引擎**，是调控智能体行为的状态机，更是开发者精心设计的逻辑得以落地的关键载体。这一层绝非单纯的 “管道架构”，而是整场智能体协同运作的 “指挥家”—— 它决定模型何时进行推理、何种工具执行动作，以及该动作的结果如何为下一步流程提供参考。

3.1核心设计选择

首要的架构决策是确定智能体的自主程度。这一选择呈梯度分布：一端是确定性、可预测的工作流 —— 将语言模型（LM）作为特定任务的工具调用，仅用少量 AI 能力增强现有流程；另一端则是语言模型主导全局，动态适配、规划并执行任务以达成目标。

无论采用何种方式，生产级框架都是核心必备，且需满足三大要求：

**一是开放性，**支持接入任意模型或工具，避免供应商锁定；

**二是精准可控，**支持混合模式 —— 用硬编码业务规则约束语言模型的非确定性推理；

**三是可观测性（这一点最为重要），**当智能体行为异常时，无法直接在模型的 “思考过程” 中设置断点，而稳健的框架会生成详细轨迹与日志，完整暴露其推理路径：包括模型的内部思考、选择的工具、生成的参数及观察到的结果。

3.2注入领域知识与设定角色形象

在该框架中，开发者最有力的调控手段，是为智能体注入领域知识并设定鲜明的角色形象。这一目标可通过系统提示词（system prompt）或一组核心指令实现 —— 这绝非简单的命令，而是智能体的 “行为准则”。

在此环节中，你需要明确告知智能体：“你是 Acme 公司的一名乐于助人的客户支持智能体……”，同时提供约束条件、期望的输出格式、交互规则、特定语气风格，以及何时、为何使用工具的明确指引。在指令中加入若干示例场景，通常能达到极佳效果。

3.3补充上下文信息

智能体的 “记忆” 会在运行时被整合到语言模型（LM）的上下文窗口中。

短期记忆是智能体的动态 “草稿本”，用于留存当前会话的实时历程。它会追踪当前循环中 “行动 - 观察”（Action, Observation）的成对序列，为模型提供下一步决策所需的即时上下文。这一功能通常可**通过状态（state）、工件（artifacts）、会话（sessions）或线程（threads）**等抽象概念实现。

长期记忆则支持跨会话的信息持久化。从架构上看，它几乎都以专用工具的形式实现 —— 即一个对接向量数据库或搜索引擎的检索增强生成（RAG）系统。

编排层赋予智能体预加载和主动查询自身历史信息的能力，使其能够 “记住” 用户偏好或数周前类似任务的结果，从而提供真正个性化且连贯的交互体验。

3.4多智能体系统与设计模式

随着任务复杂度提升，构建单一、全能的 “超级智能体” 会逐渐变得低效。更有效的解决方案是采用 “专家团队” 模式，这一模式与人类组织架构高度相似。

多智能体系统的核心逻辑正在于此：将复杂流程拆解为若干独立子任务，再为每个子任务分配一款专属的专业智能体。

这种分工模式能让每个智能体的功能更简洁、目标更聚焦，同时降低构建、测试与维护的难度，非常适用于动态变化或长期运行的业务流程。

架构师可借鉴一些经过验证的智能体设计模式，不过智能体的能力边界与对应的设计模式仍在快速演进。针对动态或非线性任务，协调者模式必不可少。该模式会设置一款 “管理者智能体”，由它分析复杂需求、拆分主任务，并将各子任务智能分配给对应的专业智能体（例如研究员、撰稿人或程序员智能体）。之后，协调者智能体会汇总所有专业智能体的反馈结果，整合出一份完整详实的最终答案。

对于更偏向线性的工作流，顺序执行模式是更佳选择。这种模式就像一条数字化流水线，前一个智能体的输出结果会直接作为下一个智能体的输入数据。

此外，还有两类关键模式聚焦于质量与安全管控：迭代优化模式会构建一个反馈闭环，由 “生成型智能体” 产出内容，再由 “评审型智能体” 对照质量标准进行评估优化；针对高风险任务，人机协同模式（HITL） 至关重要 —— 它会在工作流中设置一个可控暂停节点，智能体执行关键操作前必须先获得人类的审批许可。

智能体的部署与配套服务

当你在本地完成智能体的构建后，下一步通常是将其部署到服务器，使其能够全天候运行，并供其他用户或智能体调用。沿用前文的比喻，部署与配套服务就相当于智能体的躯干与腿脚。一款智能体要实现高效运转，需要依托多项配套服务的支撑，比如会话历史管理、记忆持久化存储等。作为智能体开发者，你还需负责制定日志记录策略，并采取相应的安全措施，保障数据隐私、满足数据存储地域要求以及合规性监管规定。上述所有服务，均属于智能体生产环境部署工作的核心范畴。

智能体运维：应对不确定性的结构化方案

当你构建首款智能体时，需要反复手动测试它的行为表现：新增一项功能后，它能否正常运转？修复一个漏洞后，是否会引发其他问题？测试在软件开发过程中本是常态，但在生成式人工智能领域，测试的逻辑和方式截然不同。

从传统的确定性软件，向非确定性的智能体系统转型，需要全新的运维理念。传统软件的单元测试，只需简单验证输出结果是否与预期一致即可；但智能体的响应本质上带有概率性，这种测试方法显然不再适用。此外，由于自然语言本身具有复杂性，评估智能体响应的 “质量”—— 即是否完成所有应尽职责、无多余内容输出、且语气恰当 —— 往往需要借助语言模型来实现。

智能体运维（Agent Ops）正是应对这一新现实的标准化、结构化方案。它脱胎于开发运维（DevOps）与机器学习运维（MLOps）体系，针对 AI 智能体在构建、部署与治理过程中面临的独特挑战量身打造，能够将不确定性从 “隐患” 转化为可管控、可度量、可信赖的特性。

6.1量化关键指标：以 A/B 实验思路衡量成效

要优化智能体，首先必须结合自身业务场景，明确 “更优” 的定义标准。

不妨将可观测性策略设计成一次 A/B 实验，并自问：哪些关键绩效指标（KPIs）能够证明智能体正在创造价值？

这些指标不能只局限于技术层面的准确性，更要衡量智能体对实际业务的影响，具体包括：目标达成率、用户满意度评分、任务处理延迟、单次交互的运营成本，以及最重要的一点—— 对营收、转化率、客户留存率等核心业务目标的影响。

这种自上而下的指标设计思路，将指导后续所有测试工作，让你走上数据驱动的开发路径，同时还能精准计算智能体投入的投资回报率（ROI）。

6.2重质不重 “合格 / 不合格”：使用语言模型评判

业务指标无法反映智能体的行为是否合规。既然简单的 “合格 / 不合格” 二元判定不再适用，我们便转向采用 “语言模型评审机制” 评估智能体的输出质量。具体操作是借助一个高性能模型，对照预设的评分标准来评判智能体的输出结果：回答是否准确？内容是否基于事实？是否严格遵循指令要求？基于标准提示数据集执行的这类自动化评估，能够为智能体输出质量提供统一的衡量依据。

构建评估数据集 —— 其中包含标准问题（或称 “基准问题”）与正确答案 —— 是一项繁琐的工作。在搭建数据集时，应当从智能体现有的生产或开发交互场景中抽样选取案例。数据集必须覆盖用户可能遇到的全部使用场景，同时额外纳入一些边缘场景。尽管投入精力构建评估体系的收效十分显著，但评估结果在被认定有效之前，必须经由领域专家审核。如今，在领域专家的协助下，评估数据集的构建与维护，正逐渐成为产品经理的一项核心职责。

6.3数据驱动开发：智能体部署的决策依据

当你完成数十种评估场景的自动化配置，并建立起可靠的质量评分体系后，就可以信心十足地对开发版智能体的改动进行测试了。整个流程十分简洁：让新版本智能体在完整的评估数据集上运行，再将其评分与现行生产版本直接对比。这套稳健的体系能彻底排除主观臆断的干扰，确保每次部署都有理有据、令人信服。

尽管自动化评估至关重要，但也不要忽略延迟时长、运营成本、任务成功率等其他关键指标。为了最大程度保障部署安全，可采用 A/B 部署策略逐步推出新版本，同时将真实生产环境中的这些指标数据，与模拟测试评分进行对照分析。

6.4借助 OpenTelemetry 追踪调试：定位问题根源

当指标出现下滑，或用户反馈故障时，你需要弄清问题的根本原因。OpenTelemetry 追踪功能，能以高保真度、按步骤记录智能体的完整执行路径（轨迹），助力开发者对智能体的运行步骤开展调试。

通过追踪记录，你可以清晰查看以下关键信息：发送给模型的精确提示词、模型的内部推理过程（若支持查看）、智能体选定调用的具体工具、为该工具生成的精准参数，以及工具返回的原始观测数据。初次接触追踪记录时，你可能会觉得其内容较为复杂，但它恰恰提供了诊断并修复各类问题根源所需的详细信息。追踪记录中的重要细节可转化为指标数据，但查看追踪记录的核心用途是调试，而非对性能进行宏观概览。

6.5重视人工反馈：为自动化优化指明方向

人工反馈绝非需要应付的麻烦事，而是你优化智能体的最具价值、数据维度最丰富的资源。当用户提交故障报告，或是点击 “差评” 按钮时，他们其实是在为你提供一份宝贵的信息：一个真实场景下的边缘案例 —— 这类案例恰好是你的自动化评估场景未能覆盖到的。

收集并整合这些反馈数据至关重要。当你发现某类相似反馈的数量达到统计学显著水平，或是相关指标出现下滑时，必须将这些情况关联至数据分析平台，以此提炼洞察，并针对运维问题触发告警机制。一套高效的智能体运维流程，能够形成闭环优化链路：捕捉人工反馈、复现对应问题、将该具体场景转化为评估数据集中一项全新的永久性测试用例。这一流程不仅能帮你修复已发现的漏洞，更能为系统建立 “免疫屏障”，杜绝同类问题再次发生。

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