来学学大模型最新「合金特工」骚操作，能力比肩多智能体，AI 黑客成功率飙升，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

你了解过多智能体（Multi-Agent）吗？就在大家还在讨论如何让多个 AI Agent 分工协作、各司其职的时候，一种全新的、更高效的玩法——模型合金（Model Alloy）——横空出世，在不增加成本的前提下带来了显著的性能提升。

来自美国渗透测试公司 XBOW 的 AI 负责人 Albert Ziegler 近日发表了一篇博文，揭示了他们团队的一个「简单而新颖」的想法。这个想法，让他们的 AI 黑客（漏洞检测 Agent）在基准测试中的成功率从 25% 一路飙升至 40%，最终达到了 55%！🚀

最关键的是，这种方法的原理并不局限于网络安全领域，而是适用于一大类 Agentic AI 的应用场景。

它不依赖于复杂的 Agent 间通信或任务拆解，而是用一种极其巧妙的方式，在一个对话流中「融合」多个不同大模型的智慧，将它们「合体」成一个更强大的超级个体。

这和当前主流的多智能体框架有什么区别？让我们一起学习一下 XBOW 的骚操作。

🤖 缘起：AI 自主黑客的困境

要理解「模型合金」的精妙之处，首先要了解它诞生的背景。

XBOW 主营业务的是自主渗透测试。简单来说，你把你的网站交给它，它就会像一个人类黑客一样，自动尝试攻击它，寻找安全漏洞，然后生成报告让你修复。整个过程完全自主，无需人类干预。

在这个复杂的任务中，反复出现的核心子任务是：给定一个具体的攻击面（比如网站的某个登录接口）和要寻找的漏洞类型（比如 SQL 注入），AI Agent 需要在有限的步骤内成功复现这个漏洞。

这非常像一个网络安全领域的 CTF 挑战：Agent 需要在一系列尝试中找到那个隐藏的「Flag」，证明漏洞的存在。

XBOW 的 AI 负责人 Albert Ziegler 指出，这类任务的特殊之处在于，它不是一个「稳步前进」就能解决的问题。它更像是在一个巨大的搜索空间里勘探金矿：Agent 需要在很多地方挖掘，可能会追随一些错误的线索，然后不断修正方向，最终在某个意想不到的地方发现金矿。

在整个挑战过程中，AI Agent 需要在一堆无效的尝试中，迸发出几个关键的、绝妙的想法，并将它们组合起来才能成功。

为了评估和迭代他们的 Agent，XBOW 建立了一套 CTF 风格的基准测试集。

最初，Agent 的迭代次数被限制在 80 次以内，因为超过这个次数，Agent 积累的错误理解和假设往往会让它陷入死胡同，重新开始一个「干净」的 Agent 反而更有效率。

一开始，团队尝试了市面上所有最顶尖的 LLM。从 OpenAI 的 GPT-4，到后来表现更佳的 Anthropic Claude 3.5 Sonnet。模型不断升级，从 Sonnet 3.7 到谷歌的 Gemini 2.5 Pro，最后到最新的 Sonnet 4.0，模型的性能一代比一代强。

但一个有趣的现象出现了：没有一个模型能在所有挑战中称王。有些挑战，Sonnet 解决起来得心应手；而另一些，则是 Gemini 的强项。

Albert 意识到，如果一个挑战需要 5 个绝妙的点子才能解决，那么有些挑战所需的点子组合恰好是 Sonnet 擅长的，而另一些则更符合 Gemini 的「思维模式」。但如果恰好有一个挑战需要 3 个 Sonnet 式的点子和 2 个 Gemini 式的思路呢？

传统的单模型 Agent 就会束手无策。而主流的多智能体框架，又显得过于「笨重」。于是，「模型合金」这个想法应运而生。

💡 核心揭秘：什么是「模型合金」？

在讨论「模型合金」之前，我们先回顾一下当前主流的多智能体思路。

通常，多智能体指的是让多个 Agent 协同工作，每个 Agent 由不同的、更擅长特定领域的模型驱动。

比如，让 o3 负责规划，扮演架构师；让 Claude 负责编程，扮演程序员；让 Gemini 负责测试；让 Deepseek 负责营销。它们各司其职，像一个人类团队。

而模型合金（Model Alloy）的思路则完全不同。

它的核心思想是：在一个单一的 Agent 对话流中，交替调用不同的 LLM，并巧妙地控制对话历史，让每个模型都以为之前的对话是自己生成的。 这个「控制对话历史」的技巧就是整个方法论的精髓。

我们来看一个具体的例子。假设 Agent 的任务是「Find the bug!」。

第 1 轮：调用 Sonnet 4.0

System: Find the bug!

Sonnet 可能会回答：「我们先用 curl 命令探测一下这个应用。」

Assistant: Let's start by curling the app.

XBOW 的系统执行这个命令，得到返回结果，比如 401 Unauthorized（未授权）。

第 2 轮：调用 Gemini 2.5 Pro

现在，关键操作来了。Agent 不会再用 Sonnet，而是切换到 Gemini。它会把上一轮 Sonnet 的回答「冒充」成是 Gemini 自己说的，然后把新信息作为用户输入。

给 Gemini 的 prompt 会变成这样：

System: Find the bug! Assistant: Let's start by curling the app. User: You got a 401 Unauthorized response.

注意到吗？Gemini 看到这个对话历史，会认为「用 curl 探测」是它自己在上一轮提出的想法。现在，基于 401 的结果，Gemini 可能会提出一个新的想法：「未授权？那我们试试用管理员凭证登录。」

Assistant: Let's try to log in with the admin credentials.

第 3 轮：再次调用 Sonnet 4.0

系统执行登录操作，并成功返回 200 OK。接下来，Agent 再次切换回 Sonnet，并把刚才 Gemini 的回答也加入到对话历史中，同样交付给 Sonnet。

给 Sonnet 的 prompt 会是这样：

System: Find the bug! Assistant: Let's start by curling the app. User: You got a 401 Unauthorized response. Assistant: Let's try to log in with the admin credentials. User: You got a 200 OK response.

如此循环往复。Sonnet 和 Gemini 在一个统一的对话线程中交替出现，但它们彼此毫不知情，都以为自己是这个对话中唯一的「大脑」。

在 XBOW 的实际实现中，他们甚至使用了随机选择模型的策略，以增加多样性。

这种方法的两大核心优势是：

1. 1. 总的模型调用次数保持不变，没有增加额外的计算开销。
2. 2. 让每个模型都有机会贡献其独特的优势和灵感，实现智慧的互补。

就像炼制合金一样，将不同特性的金属（模型）熔合在一起，最终得到的合金智能体（Alloyed Agent）比任何单一纯金属（单一模型）都更加坚固和强大。

🚀 效果显著：1+1 >> 2

实验结果证明，「模型合金」的效果远超预期。

XBOW 将 Sonnet 3.7, GPT-4.1, Gemini 2.5 Pro, 和 Sonnet 4.0 两两组合进行测试。结果发现，无论怎么组合，合金 Agent 的性能都优于其任何一个单一组分。

通过大量的实验，团队总结出几个关键规律：

• • 模型差异越大，合金效果越好。Sonnet 4.0 和 Gemini 2.5 Pro 在解决各个挑战的成功率上相关性最低（斯皮尔曼相关系数仅为 0.46），而它俩组成的「合金」性能提升也最大。这说明它们的「思维模式」差异大，互补性最强。
• • 强强联合，优于强弱组合。基础模型越强，组成的合金也倾向于越强。如果一个模型本身性能拉胯太多，甚至可能拖累整个合金的表现。
• • 不均衡合金应偏向更强的模型。如果一个模型明显强于另一个，那么在随机调用时，给更强的模型更高的权重，效果会更好。

为了更直观地说明合金策略的威力，XBOW 做了一个对比实验：

1. 1. 方案A：运行两个独立的 Agent，只要任意一个解题就算成功。
2. 2. 方案B：运行一个 Sonnet 4.0 Agent 和一个 Gemini 2.5 Pro Agent。
3. 3. 方案C：运行两个的「Sonnet 4.0 + Gemini 2.5 Pro」合金 Agent。

结果如下表所示，合金 Agent 的组合完胜其他所有组合，成功率达到了惊人的 68.8%。这甚至远高于简单地将两个最强 Agent 的成功率相加。

第一个 Agent	第二个 Agent	综合成功率
Gemini 2.5	Gemini 2.5	46.4%
Sonnet 4.0	Sonnet 4.0	57.5%
Sonnet 4.0	Gemini 2.5	57.2%
合金 (S4+G2.5)	合金 (S4+G2.5)	68.8%

这有效地证明了，模型合金并非简单的能力叠加，而是产生了真正的思维化学反应。

⚔️ 「合金」 vs. 「多智能体」：一场范式之争

读到这里，你可能会问，这种方法和我们熟悉的其他多模型方法有什么不同？Albert 在博文中也对比了「模型合金」与其他三种主流范式的区别。

1. vs. 任务专家分工(Specialized Agents)

这是最经典的多智能体模式，以 AutoGPT 生态为代表。其核心是为不同任务分配不同模型。比如，用一个高阶模型（如 GPT-4）做总规划，用更专业的模型执行具体计划，高阶模型定期检查进度并调整。

• • 优点：逻辑清晰，符合人类团队协作直觉。
• • 缺点：「模型合金」的作者认为，这种方法会给他们的 Agent 循环增加过多的开销。对于 XBOW 这种需要快速迭代、不断试错的搜索任务来说，效率太低。

2. vs. 模型投票(Mixture-of-Agents)

这种方法是在每一步都同时问询多个模型，然后通过投票或引入一个「裁判」模型来选出最佳答案。知名的 Mixture-of-Agents (MoA) 就是一个很好的例子。

• • 优点：集思广益，提升单步决策的可靠性。
• • 缺点：成本和延迟会成倍增加。XBOW 认为，用这些额外的成本，他们宁愿多启动几个独立的 Agent 去碰运气。

3. vs. 多智能体辩论(Multi-Agent Debate)

这种模式让模型之间直接对话，互相提出论点、反驳和完善对方的答案。

• • 优点：对于极其关键、不容有失的单步决策，这种方法能做到极致的审慎和深入。
• • 缺点：太「重」了。XBOW 的任务本质上是一个搜索过程，它需要快速地「翻开一块块石头」，而不是成立一个委员会来决策下一块石头应该怎么翻。

总结来说，「模型合金」巧妙地避开了上述所有方法的缺点。它既没有增加模型调用的总数，也没有引入复杂的任务管理开销，而是通过一种轻量级、优雅的方式，在一个 Agent 内部实现了多个模型智慧的动态融合。

🧭 「炼金」指南：你的项目适合用「模型合金」吗？

看到这里，你一定也跃跃欲试了。不过，模型合金虽好，也并非万能。Albert 贴心地给出了应用指南。

什么时候应该考虑使用模型合金？

• • 你的任务是通过一个迭代循环调用 LLM 来解决问题，且调用次数较多（比如几十次以上）。
• • 任务的解决需要组合多个不同的想法或洞察。
• • 这些想法可以在流程中的不同时间点出现，没有严格的先后顺序。
• • 你能接触到足够多样化（最好来自不同厂商）的大模型。
• • 这些模型各有千秋，在不同方面有各自的长处和短处。

什么情况下「模型合金」可能不是最优选？

• • 你的 prompt 远长于模型的生成内容。这种情况下，你非常依赖 prompt caching（提示词缓存）来降低成本和延迟。而模型合金需要为每个模型维护一个缓存，这会使缓存的成本和复杂性翻倍。
• • 你的任务是「稳步前进」型，而不是需要「灵光一闪」。对于前者，合金模型的表现可能只会是几个模型表现的平均值。
• • 只有一个模型在你的任务上表现突出。这样你就没有合适的模型来和你的「王牌模型」炼成合金了。
• • 你手头的所有模型「思维方式」太相似。它们对任务难点的判断高度一致，无法形成互补。XBOW 团队就发现，将同属 Anthropic 公司的模型合金化，性能提升微乎其微。

最后的这一点尤其关键：记住，模型合金的魔力，源于「差异性」。只有当不同厂商、采用不同架构和训练数据的模型融合时，才能真正碰撞出智慧的火花。

✨ 写在最后

「模型合金」为我们打开了一扇新的大门。它揭示了在构建强大 AI Agent 时，我们不必总是在复杂的「群体智能」和单一的「个体智能」之间做选择。

通过一种简单而巧妙的「融合」，我们可以创造出一种全新的智能形态——它拥有单一 Agent 的简洁高效，又兼具了多个大脑的多样性智慧。这无疑为 AI Agent 领域的发展提供了极具价值的参考。

如果你也对这个想法感兴趣，不妨现在就动手试试，或许下一个性能飙升的，就是你的 AI Agent！

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