洛小山：提升 Agent 应用活人感的工程化思考。
提出活人感公式：身份深度×行为一致性×环境响应；用 RPG 角色卡承载角色信息，设定集颗粒度决定 LLM 输出一致性。
洛小山：不再再被榜单欺骗，大模型选型，这才是正确姿势！
XSCT Bench 按应用场景组织评测，用三个多模态模型联合评分并动态加权；测试用例数据集已开源在 GitHub，由 Claude 4.6 Opus 生成。
提出活人感公式：身份深度×行为一致性×环境响应；用 RPG 角色卡承载角色信息，设定集颗粒度决定 LLM 输出一致性。
XSCT Bench 按应用场景组织评测，用三个多模态模型联合评分并动态加权；测试用例数据集已开源在 GitHub，由 Claude 4.6 Opus 生成。