螞蟻密算開源智能體框架 HOP 3.0，採「探索—核驗—提交」機制並使 27B 模型達千億參數表現

據報導，螞蟻密算董事長韋韜在 2026 Inclusion·外灘大會上宣布，可信原生智能體框架 HOP 3.0 正式於 GitHub 開源。 HOP 3.0 提出「智能體原生語言」，旨在解決當前任務知識（自然語言 Skill）與控制調度（程式碼 Harness）割裂的問題。該語言將顯性結構化邏輯（負責目標、邊界、資料依賴與核驗）與大模型的推理邏輯融合，讓非程式開發的行業專家也能參與審查與對齊。 在執行機制上，HOP 3.0 參考 SQL 事務機制，將「探索—核驗—提交」在語言與執行層分離。智能體須先在可逆空間內探索，通過獨立核驗後才能進入提交階段，將刪除資料或程式碼等不可逆操作隔離，避免 AI 越界破壞。 據螞蟻密算披露，HOP 3.0 的結構化語言與執行引擎能分擔模型的複雜任務控制負擔。實測顯示，搭配 Qwen3.0 27B 模型即可承載過去需數千億甚至萬億參數模型才能處理的任務；在複雜規格驅動研發流程中，產物完整率與生成成功率達 100%，平均 Token 消耗下降約 13%，普通模型故障率下降約 91.7%。