Seventy3:借助NotebookLM的能力进行论文解读,专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向,让大家跟着AI一起进步。
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