在人工智能领域的不断发展中，如何提升复杂任务的解决效率和准确率成为关键课题。近年来，融合不同模型优势的合金智能体概念逐渐走入视野，其核心在于通过多款大型语言模型（LLM）的交替调用，利用各自独特的强项，实现整体性能的跨越式提升。这一创新思路已在XBOW这一自主渗透测试系统中得到成功应用，彻底改变了传统单一模型驱动的智能代理的表现。XBOW是一款自主自动的渗透测试工具，能够针对网站进行模拟攻击测试，并在发现漏洞时及时反馈，以助开发人员完善安全防护。作为完全自动化的系统，XBOW的核心挑战在于让智能代理无需人为指引，独立执行大量繁琐且复杂的测试任务。核心问题在于，渗透测试不仅涉及对庞大攻击面多层次的探索，还需要构建持续更新的目标网站认知模型，理清其中的技术栈、逻辑关系与潜在漏洞。
期间需要智能代理反复尝试不同攻击路径，筛选有效线索，不断调整策略以最大化成功率。传统的智能代理通常使用单一大型语言模型来完成这些迭代动作。每一步，模型基于当前收集的信息生成下一步操作建议，比如运行命令行指令或执行自动化脚本。XBOW的测试设计中单轮迭代次数有限，超过一定次数便会终止以避免效率下降。挑战在于，渗透测试过程并非线性提升的明显进展，更像是在广阔复杂的搜索空间中不断试错：误入死胡同后及时纠偏，最终依靠积累的多条有效路径和关键思路突破难关。正是由于这一特性，XBOW团队萌生了融合多种模型实力的“合金智能体”构想。
不同于以往单一模型循环调用，这一策略轮换使用多个大型语言模型生成动作指令，形成互补优势。具体实现时，所有操作均在单一对话线程中执行，模型间并不“知晓”彼此存在，换言之，某一次返回内容虽然由模型A产生，但下一轮由模型B继续接收处理，所有内容对各自而言均如自我输出。此种设计简化交互复杂度，又保持了多模型潜能的联动。为何选择不同模型交替调用？实验证明，不同模型对于解决某些渗透测试子任务的表现差异显著。例如，升至Sonnet 4.0与Google Gemini 2.5 Pro后，单模型表现虽均优异，但各自擅长的“灵感类型”存在互补。结合起来，可覆盖更广泛的思路组合，极大提升成功率。
XBOW实际测试数据显示，单独使用Sonnet 4.0或Gemini 2.5 Pro的成功率分别为约57.5%和57.2%，而融合两者形成合金智能体后，成功率跃升至68.8%以上，充分验证了多模型交叉优势。更有趣的是，性能提升与模型间差异度成正相关，模型越独特，合金效果越显著。另一方面，如果某个参与合金的模型性能明显落后，反而可能拉低整体表现，因此实际部署时需权衡模型质量与组合策略。此外，模型调用次数的分配也影响合金效能，合理倾斜至更强模型一般能得到更好结果。合金智能体不仅适合复杂的多思路任务，也极适合需要在有限时间和尝试次数内不断调整策略的场景。但该方法并非无懈可击。
场景若为进度稳定递增、每步均持续靠近目标，单一模型持续发力反而更高效。不仅如此，涉及非常长提示与短答复时，合金模型的缓存和成本压力亦较大，应考虑综合投入收益比。而且，合金思维真正产生效果的前提是各模型间存在核心优势互补，若选用同一家厂商旗下相似算法，实际提升空间不大。相比业内其他多模型协作理念，合金智能体简单直观，无需复杂的任务划分、多模型投票或让模型彼此对话，因而在迭代和效率上具备明显优势。通过同一对话线程交替调用模型，既避免繁复协调，也保留了不同视角的进攻力量。在多样化问题求解中，这种思路形象地映射了“两个大脑比一个强”的理念。
基于此，合金智能体不仅限于渗透测试领域，对其他需要多阶段、多思路接力解决的问题同样具备借鉴意义。未来，随着人工智能模型持续多样化，合金智能体框架将成为将多模型优势最大化的关键路径之一，为智能系统注入更强的灵活性和创造力。同时，团队还在尝试更复杂的模型调用策略，例如基于随机、轮流或任务特征动态调整模型调用顺序，实现更加智能化的组合效果。人工智能业界对于如何将不同模型力量最优结合早有诸多探索，AutoGPT中的任务拆分、多模型问答投票、智能辩论等方式各有千秋。XBOW的合金智能体提供了一种专注于连续迭代任务的简洁高效方案，有望成为未来智能代理设计的重要范式。总之，合金智能体以多模型轮换调用作为核心机制，成功突破了单一模型固有局限，显著提升了复杂任务中的解决力和成功率。
这一创新不仅推动了安全自动化领域的发展，更为广泛的人工智能应用开辟了新思路。对希望提升智能代理表现的开发者和研究者而言，尝试构建合金智能体并结合自身需求设计灵活调用策略，无疑值得投入时间与资源。合金智能体正以其独特优势赋能智能时代，为我们勾勒出更加开放、多元且强大的人工智能未来蓝图。
