arXiv cs.AI·48 天前★ 3

CFRC:有状态智能体交接的承诺约束残差补全方法

原文标题:Do Not Restart: Residual Completion for Stateful Agent Handoffs

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AI 智能摘要

论文针对路由与级联中跨模型转移控制时的有状态交接问题,提出承诺约束的残差补全框架CFRC。CFRC通过目标先于提议、整体提议先于授权、实时证据先于成功三条规则,冻结残差契约并构建证据链接图。在五个环境和两组同厂商模型对上,以22%-34.6%的达到接近全任务的准确率。

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问题
路由与级联跨模型转移控制时,有状态交接难以保留已接受选择与未完成义务。
方法
提出CFRC框架,以目标先于提议、整体提议先于授权、实时证据先于成功三条规则冻结残差契约。
结果
在五个环境和两组同厂商模型对上,以22.0%-34.6%的推理成本达到接近全任务智能体的宏准确率。
影响
可显著降低工具智能体成本,同时保证交接状态与义务不丢失。
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CFRC用三条承诺约束规则做跨模型有状态交接,以22%-34.6%达到接近全任务的准确率。

  • •三条规则:目标先于提议、整体提议先于授权、实时证据先于成功。
  • •方法冻结残差契约、把后继续写闭合成证据链接图,仅在剩余部分被覆盖时放行执行。
  • •建立契约相对的部分正确性,并在完整契约构造下扩展到原始残差请求。
  • •在五个环境和两组同厂商模型对上验证,另有跨厂商结果展示更广迁移。

为什么重要:路由与级联是降本主流手段,但状态交接易丢已接受的选择与未完成义务;这条给出了可验证的正确性约束,对做多模型编排的团队有工程价值。

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所属主题智能体50
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原始标题:Do Not Restart: Residual Completion for Stateful Agent Handoffs
AI 中文标题:CFRC:有状态智能体交接的承诺约束残差补全方法
来源:arXiv cs.AI · 发布于 48 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 3(3)
标签:智能体 / 模型路由 / 级联 / 状态交接 / 推理成本
关键词:agent handoff / residual completion / cascade / routing
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