核心观点 - Alita是一款基于「极简即是极致复杂」哲学的通用智能体，通过「最小化预定义」与「最大化自我进化」的设计范式实现自主思考、搜索和创造MCP工具[1][5][14] - Alita在GAIA基准测试中表现卓越，pass@1达75.15%，pass@3达87.27%，超越OpenAI Deep Research和Manus等竞争对手[3][22] - Alita的动态MCP工具创建能力使其在复杂任务中展现出超越预定义工具系统的灵活性与创造力[6][7][19] 技术架构 设计理念 - 最小化预定义：仅内置Manager Agent和Web Agent作为核心组件，避免人工预设工具库[13][14] - 最大化自进化：通过MCP协议动态生成、优化和复用工具，实现持续演化[14][16] 核心模块 - MCP Brainstorming模块：分析任务需求并生成能力缺口描述与工具构建建议[17] - 脚本生成模块：结合网页检索结果实时创建可执行的MCP工具代码[17] - 代码运行与验证模块：在虚拟环境测试工具并实现自我优化[17] 性能表现 GAIA基准 - Validation测试pass@1达75.15%，pass@3达87.27%，超越OpenAI Deep Research的67.36%[3][22] - Mathvista数学推理测试pass@1达74%，PathVQA医学图像识别达52%[22] 跨模型赋能 - 其生成的MCP工具可使Open Deep Research-smolagents准确率从27.88%提升至33.94%[30] - GPT-4o-mini模型复用MCP后准确率从21.82%提升至29.09%，Level 3任务提升3倍[30] 创新应用 动态工具创建案例 - 针对PPT页码提取任务，动态生成专用处理工具而非依赖预设文本转换工具[19] - 在视频理解任务中创建逐帧分析MCP，突破字幕抓取工具的局限性[19][20] MCP复用价值 - 实现智能体蒸馏新范式，降低传统蒸馏成本[27] - 通过工具复用使单次尝试(pass@1)达到近似多次尝试(pass@N)的效果[28]