AgentStop

深度分析

AgentStop：在地 LLM 代理的預測性早停與能耗節省策略

本研究觀察在地部署的LLM代理造成顯著能源與電池壓力，提出AgentStop預測並提前終止不太可能成功的執行序。方法以token層級logprob等低成本訊號判斷，無需改動底層模型。實驗顯示節省15–20%能耗，效用降幅低於5%。適合在消費裝置上部署以降低用戶端負擔。