核心内容摘要
番号鸽：穿越时空的信使，情感连接的翅膀
文章系统梳理了Agent智能体效率优化技术围绕记忆、工具学习、规划三大核心组件展开。
详细分析了高效记忆的构建、管理与访问策略工具学习的选择、调用与集成方法以及单/多智能体规划优化技术并介绍了相关基准测试。
该
总结为Agent技术实践提供了系统性参考适合开发者收藏研究。
来看Agent进展看智能体效率优化技术
总结最近Agent方向比较流行写综述且很厚但适合当汇报材料素材。
技术总是有趣的从基本问题出发多
总结多归纳**多从底层实现分析逻辑**会有收获。
Agent智能体近期的几个技术
总结回顾实际上我们已经在之前多个文章中对大模型agent的一些综述性工作做了梳理有两个。
如下
大模型智能体推理技术
总结在《**现有大模型智能体推理方案索引梳理及法律领域大模型性能如何评估 **》https://mp.weixin.qq.com/s/CZQ40Ka0oAucJLX6acZZWA中介绍了大模型智能体推理技术
总结对智能体推理进行系统性梳理《Agentic Reasoning for Large Language Models》(https://arxiv.org/pdf/
2
12538,https://github.com/weitianxin/Awesome-Agentic-Reasoning)
Agent记忆技术
总结《Agent记忆技术
总结及文档多模态模型dots.ocr用于数据挖掘》(https://mp.weixin.qq.com/s/xg1TD9AoMtXU7BWs64qX_g)中介绍了Agent记忆也有一些很有趣的点核心看这个花怎么雕的。
综述工作在《Memory in the Age of AI Agents》https://arxiv.org/pdf/
2
13564https://github.com/Shichun-Liu/Agent-Memory-Paper-List做了进一步的梳理明确智能体记忆与LLM记忆、RAG等相关概念的区别梳理了token级、参数化、潜在三种记忆形式事实型、经验型、工作型三类记忆功能以及记忆形成、演化、检索的动态过程汇总相关基准测试与开源框架看着还不错。
几个图画的很好看。
智能体效率优化技术
总结继续看Agent技术
总结看
讲的故事是智能体的效率优化从记忆、工具学习、规划三大核心组件展开系统综述效率定义固定成本下的效果、同等效果下的成本梳理相关基准测试从输入输出进行界定的话整个流程如下调研工作在《Toward Efficient Agents: A Survey of Memory, Tool learning, and Planning》https://efficient-agents.github.io/https://github.com/yxf203/Awesome-Efficient-Agentshttps://arxiv.org/pdf/
2
14192v1。
看核心4点内容
关于高效记忆以下几个内容记忆构建分为工作记忆文本压缩、潜在状态存储如COMEDY的对话蒸馏、MemoryLLM的潜在内存池和外部记忆基于项目、图谱、分层结构如MemoryBank的遗忘曲线管理、Zep的时序知识图谱记忆管理规则式固定规则剪枝低成本但缺乏适应性、LLM式动态决策增删改自适应但耗资源、混合式规则触发LLM优化如MemoryOS的分层管理记忆访问通过规则增强、图谱检索、LLM/工具驱动、分层检索等方式精准提取关键信息降低token消耗多智能体记忆支持共享记忆跨智能体复用信息、本地记忆轻量化专属存储、混合记忆平衡共享与专属对应的方案梳理如下
关于高效工具学习同样的也是几个内容工具选择通过外部检索如ProTIP的对比学习、多标签分类如TinyAgent的小型模型筛选、词汇化检索如ToolkenGPT的工具令牌化快速匹配最优工具工具调用采用原地参数填充如Toolformer的CoT集成、并行调用如LLMCompiler的并行执行、成本感知调用如BTP的预算约束规划降低调用开销工具集成推理通过选择性调用仅必要时触发工具、成本感知策略优化如ToolRL的奖励函数设计将工具调用融入推理流程提升效率。
代表性工作如下
关于高效规划主要人内容如下单智能体规划通过自适应预算分配如SwiftSage的快慢思考模式、结构化搜索如LATS的蒙特卡洛树搜索、任务分解如ReWOO的规划-执行分离、学习进化政策优化与技能记忆存储减少推理步骤多智能体协作规划通过拓扑优化稀疏化交互结构如Chain-of-Agents的线性传递、协议优化压缩通信内容、协作蒸馏将多智能体能力蒸馏为单模型降低推理成本减少协作开销】。
相关工作梳理如下
关于基准测试Agent这块的一个重要工作就是搞benchmark可以细分为记忆、工具学习以及规划方面的不同能力维度的基准。
例如记忆基准评估有效性如HotpotQA、LoCoMo与效率如MemBench的读写时间、StoryBench的token消耗工具学习基准涵盖工具选择如MetaTool、参数填充如BFCL、多工具协作如ToolBench部分支持效率指标token、延迟、调用次数规划基准聚焦任务成功率与效率如TPS-Bench的成本-通过率、CostBench的路径偏差AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。
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