WeAct 将动态权重切换纳入智能体动作空间

WeAct 提出在冻结主干上训练多个能力专用的 LoRA 适配器，并把适配器选择加入智能体的动作空间，通过模型原生工具调用接口按需组合能力。在八个深度研究基准上，Qwen3-32B 配合 WeAct 相比全量微调平均准确率提升 6.2%，相比最强的静态 LoRA 合并方法提升 27.5%，且算力消耗更少。作者还展示了模块化持续适配，新增代码计算适配器、更新写作适配器时主干与其他适配器均保持不变。

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