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[AI学术] 何时编译计算机使用代理?衡量回报并做出编译决策以提升 Token 效率

发布于:2026-10-06 22:00 最后更新:2026-10-08 01:25
#AI #optimization #LLM

编译 GUI 过程为可重复执行的程序可以显著降低代理的 token 消耗。面临的两大难题是:编译成本不确定——尝试可能需要修复且仍可能失败;以及未来复用率未知——任务可能停止到来或 GUI 漂移导致程序失效。为此我们提出 PACE(Payback‑Aware Compilation from Experience),包括测量协议和在线编译算法。测量协议记录成功与失败的编译开销,并在相同任务输入上比较代理执行与程序执行的成本,从而估算每次使用的节省量和回本次数。基于这些测量,在线算法利用历史任务到达率和编译结果,估计未来的累计节省并与包括失败尝试在内的编译成本进行比较。算法在执行或编译前检查累计预算:只有当已观察到的任务到达能够覆盖预期成本时才允许相应操作。在假设的行动成本模型下,每次任务到达后的总成本至多为 $1+\epsilon$ 倍的纯代理执行成本。实验中,对成功的编译尝试,除去源代理运行的估计回本次数为 2‑16 次。基于真实任务到达记录的仿真表明,PACE 在平均情况下分别比 ReAct、AutoRPA 适配和 ToolPro 适配降低 token 成本 17.3%、24.9% 和 17.3%(\epsilon=0.25)。

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原文链接: https://arxiv.org/abs/2610.02932

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