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不可忽视的是，在计算机视觉的现有框架中，常规方法通常采用模块化的“积木式”结构：使用预训练的视觉编码器提取特征，再配合一个独立的解码器进行任务预测。这种方案虽然有效，但其分离的架构使得扩展变得复杂，并阻碍了视觉与语言间的深度交互。
进一步分析发现，Box Agents通过多步骤推理和基于企业内容的任务执行进一步拓展能力，其持续会话功能支持通过简单自然语言指令进行迭代式知识工作。由于会话具有持久性，工作进度在不同交互间得以保留。
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