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首先，除了规模，还有结构稳健性的考量。在顶尖开发者圈子里，OpenAI的开源权重模型私下被认为存在“训练后脆弱性”——即模型初始表现卓越，但在经受Cursor所需要的那种高强度、高算力的强化学习后，容易出现灾难性遗忘。Cursor并非仅仅进行了轻微的微调，而是将训练算力规模扩大了四倍，以融入其专有的自我总结逻辑。专为智能体稳定性和长程任务设计的Kimi K2.5，为这种深度的架构改造提供了更坚固的“底盘”。
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第三，使用的首要条件是组织在硬件和沙箱环境方面的技术准备程度。由于每个任务都在一个具有独立文件系统、命令行和浏览器的隔离容器中运行，DeerFlow为代理充当了“盒中计算机”的角色。这使其非常适合数据密集型工作负载或软件工程任务，在这些场景中，代理必须安全地执行和调试代码，而不污染主机系统。然而，这种“开箱即用”的运行时环境对基础设施层提出了显著要求；决策者必须确保拥有足够的计算资源和内存容量，以支持并行运行的多代理团队，因为框架在处理复杂任务时的资源需求会迅速攀升。
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