SHarP：基于显著性的智能体框架剪枝
原文标题：SHarP: Saliency-based Pruning of Agent Harnesses
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论文将神经网络剪枝思想引入智能体框架，提出SHarP（基于显著性的框架剪枝），通过逐个禁用工具、指令与支撑机制模块，评估其对任务性能与token成本的影响，剪除贡献最小或开销最大的模块。在多个框架的留出验证集上发现，多数框架高度冗余，剪除相当比例模块后仍能维持相近的性能与效率，为智能体框架设计提供新视角。
- 问题
- 智能体框架不断打补丁导致模块冗余、token开销高而收益不明。
- 方法
- 借鉴神经网络剪枝，逐个禁用工具、指令与支撑机制模块，按性能贡献与token成本估计显著性并剪除低效模块。
- 结果
- 多数框架高度冗余，剪除相当比例模块后仍能维持相近性能与效率。
- 影响
- 提示团队先做模块消融再堆功能，可显著降低token成本而不牺牲任务表现。
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