第 9 篇的 Agent 深拆建立在单体假设上：一个模型、一个循环、一套上下文。多智能体深拆动的正是这个假设——把"一个助理"换成"一支团队"：主管拆解任务，工人并行执行，结果汇总合成。这个架构在真实系统里大放异彩（深度研究、跨仓库改码），也在大量实验里输给单体——。本篇拆清它什么时候是杠杆、什么时候是税。

系列的行动线到此合流：第 9 篇让 Agent 在数字环境动手（工具、沙箱、环境回报），第 10 篇给它眼睛（视觉编码、模态融合）。缺的最后一环是身体——在物理世界里行动。本篇拆具身智能：为什么 LLM 的成功配方在机器人上逐条失效、VLA 如何把语言模型嫁接到本体上、数据从哪来，以及世界模型为什么是具身的"验证器替身"。

系列的行动线到此合流：第 9 篇让 Agent 在数字环境动手（工具、沙箱、环境回报），第 10 篇给它眼睛（视觉编码、模态融合）。缺的最后一环是身体——在物理世界里行动。本篇拆具身智能：为什么 LLM 的成功配方在机器人上逐条失效、VLA 如何把语言模型嫁接到本体上、数据从哪来，以及世界模型为什么是具身的"验证器替身"。