首先，大模型本身没那么可靠：存在无法根除的幻觉问题、知识时效性问题，任务拆解和规划经常不合理，也缺乏面向特定任务的系统性校验机制。这样一来，以其为“大脑”的智能体使用价值会大打折扣：智能体把模型从“对话”推向“行动”，错误不再只是答错问题，而是可能引发实际操作风险；而真实业务任务往往是跨系统、长链路的，一次小错误会在链路中层层放大，令长链路任务的失败率居高不下（例如单步成功率为95%时，一个 20步链路的整体成功率只有约 36%）。
在信息爆炸的年代，人们更需要被引导和告知，哪些信息更值得被关注，哪些噪音可以被略过。这就像物质极度丰富的时代中，人们可以在任何渠道进行购物，但他们依然愿意走进costco消费——那里不提供最多的选择，但货架上的每件商品都被精心筛选。
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* 核心思路：倒序遍历 + 单调索引栈（仅存索引，通过索引取温度），计算下一个高温的间隔天数
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