什么是 GLM-5？

Google开源Harness²框架，通过双层递归机制解决AI代理在无验证器环境下的自我优化难题，实现跨模型迁移性能提升。

代理内存剂量需根据模型能力精确校准：大模型需完整指南集，小模型需精简核心加任务检索，饱和模型无提升。

Fireworks AI tests show baseline models had 20% retry rates in browser agent tasks, while Kimi K2.5/GLM-5/MiniMax M2.5 achieved near-zero retries with stable latency, directly impacting production system costs/delays/reliability.

智谱技术博客揭示了在大规模Coding Agent推理过程中遇到的"Scaling Pain"，包括乱码、复读和生僻字等异常现象，通过深入排查发现这些问题源于高负载下的推理状态管理不当。文章分享了投机采样作为异常检测指标的策略，以及修复KV Cache竞态和HiCache加载时序问题的具体方案，并提出了Prefill阶段的LayerSplit优化来缓解内存与带宽压力，最终显著提升了系统性能。