arXiv · cs.AI· Yuchen Ling, Shengcheng Yu, Zhenyu Chen, Chunrong Fang·· 5 小时前
Jev加速Agent决策的实证研究：速度提升未必带来更好任务完成
When Faster Decisions Do Not Make Better Agents: An Empirical Study of Jev in Agent Workflows
arXiv:2610.13092v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Yuchen Ling, Shengcheng Yu, Zhenyu Chen, Chunrong Fang
研究任务与主要进展
研究团队在ALFWorld和AndroidWorld的5个Agent、4500次任务执行中评估Jev，发现其显著降低决策成本和延迟。ALFWorld任务成功率接近基线，但两个移动应用Agent的成功率下降更明显；辅助推理和额外交互会消耗决策节省，一个Agent每次尝试支出下降的同时，每次成功结果的平均成本反而上升。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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