ParetoSaddler：智能体框架质量与成本双优化
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ParetoSaddler：智能体框架质量与成本双优化
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AI 综述
Xingzhi Qian 等作者发布论文，提出 ParetoSaddler 智能体框架优化方法，将中间候选晋升与最终部署选择分离，用 Bayesian bootstrap 帕累托支持筛选在质量或成本上有可信进展的候选。 据论文报告，在 ClawMark 上质量从 70.86% 提升至 81.35%，单任务成本从 $1.17 降至 $1.01；在 GAIA2 上质量从 56.22% 提升至 62.89%，成本从 $0.78 降至 $0.45。
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最新进展11月4日 13:00
ParetoSaddler：面向质量与成本的智能体 Harness 帕累托引导优化报道时间线
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11月4日
- arXiv cs.CLParetoSaddler：面向质量与成本的智能体 Harness 帕累托引导优化
ParetoSaddler 将中间候选晋升与最终部署选择分离，用 Bayesian bootstrap 帕累托支持筛选在质量或成本上有可信进展的候选。在 ClawMark 上质量从 70.86% 提升至 81.35%，单任务成本从 $1.17 降至 $1.01；在 GAIA2 上质量从 56.22% 提升至 62.89%，成本从 $0.78 降至 $0.45。
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