让 Agent 操作 AI 生成的排版工具界面,完美破解 LLM 字符级任务短板
Future_Candidate2732 · reddit · 2026-09-21
LLM 因 tokenization 限制做不好字符级任务(如 24 字符的完美 anagram,通常会作弊)。作者测试了一个递归工具使用循环取得突破:不再让模型抽象解题,而是让它操作一套完全由 AI agent 此前代码生成的开源 web 排版工具。流程包括:①裸文本对照失败;②同一模型的新会话被指向自定义 UI;③模型自主映射 DOM 输入,在本地工作区数学化隔离剩余字符,完美解出 anagram;④继续多模态续作——根据新短语语义生成背景图、计算透明文字叠加的 X/Y 坐标,并自动编译导出 MP4。作者认为这展示了 agent 工作流的方向:让模型用定制界面绕过自身算法盲点,而非纯靠 prompt。项目完全开源。
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