模型选择与路由
关于由哪个模型来承担任务的决策将变得更加精准：更准确地评估任务难度与风险，在廉价模型与强力模型之间实现更细致的分级，并让每一次选择背后的依据更加可追溯——同时推出全新的"Ultracode"路由模式，专为高难度编码任务设计。
路线图
我们正在做什么——以及未来的方向
Argo 并非一个已经完成的产品——它是一个随着每次发布都变得更可靠、更安全、更易用的系统。本页按优先级顺序展示接下来将要推进的工作，以及塑造长期方向的目标——刻意不设定固定日期，因为质量优先于速度。
即将推进
接下来的四项优先事务，按此顺序
目前正在进行的工作建立在现有系统之上——不会替换任何东西，只是让已经在运行的部分更加精进。
更优的数据、知识与文件处理
Argo 应能更精准地对已存储的知识、工作区内容与文件进行分类、关联与利用——更细致地控制处理内容与方式，为建立在这些知识之上的一切提供更牢固的基础。
界面全面改版
界面应让系统的深度变得更易理解：更清晰地概览正在进行及已完成的运行，更易懂地呈现计划、决策与检查过程——减少查找，让理解一目了然。
更强大的智能体能力
为 Argo 本身增添更多能力，并提供可选的、可在应用内下载的扩展，用于外部连接——例如 Google Drive 等服务、电子邮件收件箱或服务器，以及组织管理工具。这一切始终保持可选，并需主动开启。
长期目标
超越下一步的方向
两个目标决定了 Argo 的长期发展方向——按此优先顺序排列。
一套通用的知识处理与编辑系统
项目相关的记忆将成长为一个更广泛的系统，它不仅存储知识，还会主动对知识进行结构化、关联，并使其可用于新任务——超越单个项目的范畴。
插件
一个开放的生态系统，用于以额外能力扩展 Argo——在受控的前提下，并遵循与系统其余部分相同的安全与审批原则。