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English(EN) LazyAgent: Demand-Driven Materialization and Physical Optimization of Agentic Programs

LazyAgent 通过减少不必要的计算来优化 AI 代理执行

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新的研究论文介绍了一种名为 LazyAgent 的新型代理运行时，该运行时通过仅执行给定请求所必需的步骤来优化代理程序的执行。与执行所有就绪步骤的传统即时运行时不同，LazyAgent 采用需求驱动的方法，显著减少了计算浪费。这种优化在包括发布门禁和数据科学基准在内的各种应用中，在不影响质量的情况下，带来了 CPU 时间、代币和成本的大幅节省。 AI

影响 减少了 AI 代理工作流中的计算浪费，可能降低运营成本并提高效率。

排序理由 详细介绍一种优化 AI 代理执行新方法的论文。 [lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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LazyAgent 通过减少不必要的计算来优化 AI 代理执行

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Xin Heng ·

    LazyAgent: Demand-Driven Materialization and Physical Optimization of Agentic Programs

    arXiv:2609.23058v2 Announce Type: replace Abstract: Agent runtimes that plan before acting run every step as soon as it is ready. Neither these runtimes nor their benchmarks distinguish a step that is ready from a step the request needs, and the difference is large: across 303 re…

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