长程（Long-Horizon）任务，正是当前 AI Agent 亟待攻克的关键难题之一。在软件工程、科学研究和复杂决策等场景中，Agent 往往必须在长程条件下持续做出连续判断，任何一步出错，都可能连带影响后续任务推进。
过去，这类能力通常依赖更大的模型来支撑；而扩展 Agent Horizon 也被视为另一条重要路径，但长期受限于基础设施不足，以及异构能力难以统一等问题。
针对这些瓶颈，上海 AI Lab 团队推出了一个参数规模为 35B 的 MoEAgent 模型 Agents-A1。其思路并不是继续单纯堆叠参数，而是通过扩展 Agent Horizon，尝试用更小的模型逼近万亿参数级模型在长程任务中的表现。
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