摘要
针对代理视频问答系统因固定工具库导致重复计算的问题,本文提出一种成本感知的配对协议,用于审计动态工具合成效果。该协议联合评估准确率与推理成本,将结果分类以区分效率提升与有害退化。通过在 Dynamic-SAGE 框架上的实例化评估,结果显示该方法在提升准确率的同时减少了推理步数和工具调用,尽管令牌用量有所增加。该研究揭示了单一准确率指标无法反映的多维度性能特征。
AI 推荐理由
论文核心研究动态工具合成与复用机制,直接涉及 Agent 技能库的构建、优化及评估。
研究机构
Texas A&M University
Hamad Bin Khalifa University
论文信息