预测智能体何时该推理：可靠性路由行为压力测试
原文标题：When Should Forecasting Agents Reason? Behavioral Stress Tests for Reliability Routing
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论文研究预测智能体在检索、推理、参考市场先验或历史类比之间如何选择，发现机制选择高度依赖证据来源。作者提出 ReliabilityRoute，用历史覆盖率、市场先验可用性、证据强度等可靠性特征引导智能体行为。结果显示更多推理并非总是更好，路由策略本身应在可审计约束下自适应。
- 问题
- 预测智能体何时该检索、推理、参考市场先验或历史类比，机制选择缺乏依据。
- 方法
- 提出 ReliabilityRoute，用历史覆盖率、市场先验可用性、证据强度等可靠性特征路由智能体行为，而非硬编码来源名。
- 结果
- 固定规则在 16 个后续 LLM 版本上取得确定性系统最佳平均 Brier 分数，但提升有限，历史/检索基线仍具竞争力。
- 影响
- 提醒工程师「更多推理不等于更好」，预测系统应先判断哪类证据源值得信任，再决定是否推理。
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