代幣效率 - Agents Report

深度分析

MSIFR：在生成過程中多階段即時終止以降低LLM合成資料代幣成本

在後訓練資料生成中，直接完整輸出再篩檢會浪費大量代幣。MSIFR（Multi-Stage In-Flight Rejection）提出一種輕量、無需再訓練的多階段驗證框架，將生成流程拆成問題、部分解、完整解與最終評估四階段，於中間節點以規則式驗證器（檢查算術一致性、幻覺模式與格式違規等）即時終止低品質生成軌跡，避免繼續消耗代幣。

技術原理示意圖展示 PSMAS 框架：將 AI 代理人指派至 $\mathbb{S}^1$ 圓形流形的特定相位，透過全域掃掠信號控制激活窗口。圖中呈現了活躍代理接收完整上下文、閒置代理接收壓縮摘要的機制，將多代理協作視為相位鎖定的連續控制問題。

深度分析

PSMAS：以圓形相位調度提升多代理 LLM 協調與代幣效率

在大型語言模型代理的多代理系統中，並行激活所有代理會造成大量冗餘上下文與延遲。PSMAS提出以圓形相位（S1）作為協調流形，將代理依任務依賴指派相位，並以全域掃掠信號控制激活窗口，同時對閒置代理下發摘要而非完整上下文。作者證明圓形拓撲具週期性與穩定性分析基礎，推導出相位指派與掃掠速率的正確性條件，並把排程與壓縮視為兩條獨立可控槓桿。

深度分析

Tavily 代理人深度研究：上下文工程與代幣效率的突破

研究代理人正成為 AI 的關鍵應用。Tavily 以上下文工程與工具抽象化提升效率，代幣使用降低 66%，並在 DeepResearch Bench 取得領先表現，預示未來研究流程將更自動化與成本友善。