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TabAgent：用分类器替代LLM智能体决策组件

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AI 综述

Ido Levy等作者提出 TabAgent，用基于执行轨迹训练的紧凑文本-表格分类器，替代 LLM 智能体在路由、候选筛选、门控、验证等闭集决策任务中的 LLM 调用。作者称，在 AppWorld 长程基准上，该方法保持任务级成功率，同时消除候选筛选阶段的 LLM 调用，延迟降低约 95%，推理成本降低 85-91%。论文 v2 版本将评估从 AppWorld 扩展到三类决策家族（集合检索、分类、策略与奖励）的七个智能体基准，并将 TabHead 改为 CatBoost 分类器，附经典与神经分类头的消融对比。

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最新进展10月22日 12:00

TabAgent：将 LLM 智能体组件蒸馏为廉价分类器

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10月22日

12:00
arXiv cs.CL
TabAgent：将 LLM 智能体组件蒸馏为廉价分类器
TabAgent 提出用基于执行轨迹训练的紧凑文本-表格分类器，替代智能体在路由、候选筛选、门控、验证等闭集决策任务中的 LLM 调用。在 AppWorld 长程基准上，它保持任务级成功率的同时消除候选筛选阶段的 LLM 调用，延迟降低约 95%，推理成本降低 85-91%。v2 版本将评估扩展到三类决策家族的七个智能体基准，TabHead 改为 CatBoost 分类器。

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