原生工具调用、多模态Agent与开源模型：Foundation Model 2.0论坛直面Agent时代的模型演进
Foundation Model 2.0论坛聚焦在Agent时代模型的演进，讨论如何通过原生工具调用与多模态融合提升Agent的执行能力与适应性，并探讨端侧小模型的可行路径。
论坛的核心议题
议题包括原生工具调用、多模态Agent架构、Agentic RL的自治学习、开源模型与工业适配，以及端侧小模型在隐私与延迟要求高场景的应用。
模型选型的实践要点
选型需平衡能力、成本与可控性；工业场景常采用多模块混合架构，将大型模型用于感知与策略规划，轻量模型用于执行与响应。
原生工具调用与多模态能力是推动Agent从研究走向行业落地的关键路径。
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多模态与工具生态的价值
多模态输入与对外工具调用扩展了Agent的能力边界，使其能够在复杂场景中完成端到端任务；同时开源模型生态为工程化提供了可复用的基石。
对社区与产业的建议
鼓励更多关于工具调用安全、模型可解释性与跨模态数据治理的研究与实践，推动从研究到产业化的有效衔接，以实现Agent在更多行业的落地。
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