arXiv · cs.AI· Pengcheng Huang, Zhenghao Liu, Shixin Ren, Shi Yu, Sijia Yao, Yukun Yan, Chaojun Xiao, Maosong Sun·· 11 小时前
EC2-Bench系统分析长时程LLM Agent的边云协同执行
Empowering Edge Agents: A Systematic Analysis of Edge-Cloud Collaboration in LLM Agent Execution
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作者：Pengcheng Huang, Zhenghao Liu, Shixin Ren, Shi Yu, Sijia Yao, Yukun Yan, Chaojun Xiao, Maosong Sun
研究任务与主要进展
研究提出EC2-Bench，用于评测长时程LLM Agent执行中的边云协同，并统一衡量任务表现、资源使用和隐私暴露。基于论文摘要，实验发现协同执行相较仅边缘或仅云端执行能取得较平衡的结果；随着边缘模型能力增强，协同执行接近云端单独执行的表现，策略间性能差异缩小但隐私暴露仍明显依赖协同策略。代码和资源已发布于GitHub。
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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