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深度分析

結構化不確定性導向的 LLM 代理人澄清機制與實驗驗證

LLM 代理人在工具呼叫時常因指令模糊導致失敗。研究者以結構化不確定性和 EVPI 量化澄清問題價值，並加入成本模型避免冗餘提問。實驗顯示，SAGE-Agent 提升任務覆蓋 7%~39%，澄清次數減半以上，訓練效果亦顯著提升。