从迁移到校准：让 AI 智能体对齐部署需求

研究者提出一套面向 AI 智能体部署的校准框架，主张智能体迁移、部署或扩展后应按目标环境需求对齐，而非模仿来源或追求通用优越性。框架包含基础能力与可达性、技术与专业精度、用户上下文三类标准，以及区分保留、转换、新增、淘汰需求的版本化映射，并借助 benchmark、正负示例、技能和角色条件成本/效用四类工具提供可调奖励通道。