摘要
工具使用型 Agent 常因长推理链和迭代调用产生高昂计算成本。在实际场景中,许多任务因环境限制而不可行。本文提出 FeasiGen 流水线,通过识别关键工具自动构建不可行任务数据集,并引入可行性感知评估指标。实验显示现有模型检测能力薄弱,错误继续率高达 73.9%,而多 Agent 架构能显著减少此类错误执行,为优化资源消耗提供新视角。
AI 推荐理由
研究 Agent 在工具受限下的任务可行性判断与早期停止,属规划决策核心。
研究机构
University of Edinburgh
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