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SHarP：基于显著性的智能体框架剪枝
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…
arXiv cs.AI27 天前
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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…