【第448期】智能体性能过剩是成本陷阱

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今天的主题是：

Efficient Agents: Building Effective Agents While Reducing Cost

Summary

该研究系统地分析了 大型语言模型（LLM）驱动的智能体系统 中存在的 效率与性能的权衡 问题，指出尽管LLM智能体的能力显著增强，但其不断攀升的成本严重威胁了其可扩展性和可及性。通过在GAIA基准上进行实证分析，研究人员评估了 LLM骨干模型选择、规划、工具使用和内存机制 等核心组件对效率和性能的影响，并采用了 “通过成本”（cost-of-pass） 这一指标来量化经济效益。基于这些发现，作者提出了 “高效智能体”（Efficient Agents） 框架，该框架通过优化组件配置，在保持96.7%性能的同时，将运营成本降低了28.4%，为构建更具 成本效益 的高性能AI解决方案提供了实用见解。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2508.02694