AMOR软件有以下几个关键特点：

持续学习和成长：

AMOR（Adaptable MOdulaR knowledge agent）系统能够像人类一样通过持续学习和成长来提高其性能。它通过过程反馈机制，允许用户及早识别智能体的错误并提供及时指导，从而有效提高了智能体的推理能力。

低成本调用专业工具和知识库：

AMOR系统能够以较低的成本调用各种专业工具和知识库，这使得它在实际应用中具备更强的竞争力。

结构化推理能力：

AMOR采用有限状态机（FSM）来重构智能体的学习过程，将推理过程拆解为结构化的模块。这种设计不仅提供了清晰的推理逻辑，还支持模块的独立训练与更新。在多个基准测试中，AMOR的结构化推理能力使处理复杂问题的效率提升了30%至40%。

双阶段训练策略：

AMOR框架的核心优势在于其双阶段训练策略。第一阶段通过对大量自动生成样本的训练，迅速提升智能体的基本技能；第二阶段则如同职场新人通过实践不断成长，在实际应用中不断积累经验。

过程反馈机制：

AMOR特别强调过程反馈机制，允许用户及早识别智能体的错误，并提供及时指导。这一机制与传统的结果反馈大相径庭，有助于用户更好地评估和提升智能体的表现。

成本优势：

在处理大量问题时，AMOR的API调用成本远低于传统方法，使其在商业落地时具备更强的竞争力。

灵活的架构设计：

AMOR的灵活架构设计允许它在不同的知识类型和任务类型中自由扩展，未来可与更多专业工具集成。

综上所述，AMOR软件通过其持续学习、低成本调用专业工具、结构化推理能力、双阶段训练策略和过程反馈机制等特点，在人工智能领域展现出显著的优势和潜力。