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苹果公司研究团队发表的一篇论文探讨了自主机器学习工程（MLE）智能体对复杂工具框架的实际需求。研究指出，当前主流MLE智能体普遍依赖多智能体编排器、专用检索子智能体等复杂机制，但这一做法可能并不必要。在相同时间预算和相同前沿大语言模型（LLM）骨干的条件下，实验发现开源最先进的复杂框架相比仅使用读写和bash等基础原语的极简编码智能体并无性能优势，表明模型本身才是性能的主要驱动因素。通过大规模系统性消融实验，研究者认为在编码智能体场景下，额外的机制层是冗余的，围绕强模型手工构建复杂框架对当前MLE基准测试而言回报甚微。这一发现对自主机器学习工程领域的智能体设计方向具有重要参考意义。