研究人员开发了一种名为 Speculative Macro Commit (SMC) 的新运行时机制，以加速使用工具的 LLM 代理。SMC 采用双层系统，其中一个大型 actor 模型生成官方轨迹，而一个更快的 drafter 模型并行预测和执行未来的动作链。通过从训练数据中挖掘重复的多动作骨架，当 actor 模型的下一个动作与 drafter 的预测一致时，SMC 可以提交预先执行的步骤。这种方法在 tau^2-Bench Telecom 子集上显示延迟降低高达 18.59%，在 AppWorld 上显示延迟降低高达 44.9%，同时对准确性的影响很小。 AI
影响 这项技术可以显著降低 AI 代理的延迟，使其在实时应用中更有效率。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍 AI 代理新方法的论文。
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- Qwen3.5-27B INT4
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