链上代理系统在先进推理大型语言模型 (LLM) 的性能和成本方面遇到了问题。推理成本低廉且速度快的底层假设不再成立，因为这些模型的每次查询速度更慢且成本更高。这种差异正在给链上代理的数学推理能力带来问题，可能破坏其有效性。 AI
影响 推理 LLM 成本和延迟的增加可能需要重新评估当前的链上代理设计和经济假设。
排序理由 该项目讨论了 LLM 性能对现有代理架构的影响，而不是新的发布或开发。
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Why Reasoning Models Just Broke On-Chain Agent Math Reasoning LLMs are slower per query and bill at a premium rate. The on-chain agent meta assumed cheap inference. The numbers no longer hold. Routing eats hype. 🔗 https:// memedadacoin.com/blog/reasonin g-models-agent-latency # a…