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REA「复刻任何软件」遭实测检验：51次公开尝试，成功多是局部功能
动察 Beating AI 快讯，独立技术作者 quanglee 梳理了 51 次 REA 公开使用记录，发现所谓「复刻成功」，往往只意味着还原了一个功能。10 月 12 日，他发布调查结果：其中 9 次来自 REA 项目贡献者，均完成各自目标；另外 42 次独立尝试中，20 次完成、16 次部分完成、6 次失败。
问题出在「完成」的标准上。20 次独立成功案例中，9 次针对小游戏或小程序，6 次只还原了较大型软件的某项功能，还有 5 次甚至没有公开目标名称。一个表现不错的案例是解谜游戏 Untangle：Agent 分析其 167 KB 的程序后，做出了可玩的网页版，54 条技术结论有 52 条完全正确。但开发者事后审计发现，其中 10 个函数和字段名称并非来自 REA 的分析结果，可能是模型记住了原版的公开源码。
更复杂的项目需要投入大量工作。REA 贡献者在《东方永夜抄》的逆向工程中，让 1107 个函数中的 1106 个与原版机器码匹配，但耗时约两周，而且接续了此前的人工研究成果。另有人尝试复刻语音输入软件 Wispr Flow，虽然分析出了录音、转写和粘贴文字的部分流程，最终却只做出一份 64 行的 Python 脚本。原版依赖的云端模型、上下文处理和实时反馈等功能，都没有完整复现。
REA 可以帮助 Agent 调用 Ghidra、IDA 等工具，分析现有程序并重做部分功能。但一款商业软件的能力不只存在于安装包里，服务器上的模型、数据和复杂业务逻辑，无法靠反编译客户端直接还原。