摘要
现有技能蒸馏流程缺乏单步成本信号,难以区分修复缺陷的必要步骤与无效的高成本步骤。本文提出 ClawTrace,一个记录智能体会话中所有调用并生成含成本信息的 TraceCard 的追踪平台。基于此构建的 CostCraft 流程可生成保留、修剪和修复三类技能补丁。实验表明,成本归因与修剪补丁能显著降低质量回退;修剪规则在跨任务迁移中可将中位成本降低 32%,而特定于基准的保留规则在新任务上表现不佳。
AI 推荐理由
论文核心研究基于成本感知的智能体技能蒸馏,提出修剪与修复技能补丁的机制。
研究机构
UC San Diego
Epsilla
Carnegie Mellon University
论文信息