近期的大语言模型（LLM）在推理阶段的计算量提升能够显著改善复杂任务的表现。多数现有方法仍依赖固定的推理控制手段，例如预设的 token 上限、事先估计的难度或激活空间的干预，并且往往只在独立的推理基准上评估，而非完整的代理式工作流。这样的假设在代理式 AI 系统中往往失效，因为在规划、工具使用、记忆检索以及代理间交互的过程中，推理需求会动态变化。于是会出现推理过度或不足的情况，导致计算资源浪费、延迟增加、规划漂移、工具滥用或解答不完整。
我们认为下一代代理式 AI 的核心挑战不是模型应当进行多少推理，而是如何根据任务需求的演化动态分配推理资源。我们将过度推理和不足推理定义为推理分配失误的常见失效模式，并在 MATH-500 与 GAIA 公共验证基准上进行评估。通过工具决策延迟、token 消耗、token 上限耗尽以及答案正确率等指标，实验表明，过度推理的案例往往带来更高的计算成本却没有相应的准确率提升；而不足推理的案例则几乎必然导致错误或不完整的解答。这些结果鼓励后续研究聚焦于能够自适应调节推理量的机制，以提升代理式 AI 的整体效能。
博主点评：本文清晰指出了在真实代理环境中固定推理预算的局限，并提供了实证数据支持自适应推理的必要性。未来工作若能结合动态规划或元学习来预测推理需求，或将进一步推动可解释且高效的代理式 AI 发展。