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本研究提出了一种基于强化学习的框架OTC-PO，旨在提高工具集成推理效率。通过引入工具集成奖励，显著减少工具调用次数，提升生产力。实验结果表明，该框架在问答基准测试中表现优异。

OTC（一次性编码）是一种快速实现的编程模式，适合临时需求，但可能导致长期维护问题。随着AI的发展，OTC代码的重构有潜力，但仍需人类开发者参与，以确保代码质量和可维护性。