@AstroHanRay: 我们针对工具裁剪（active tool prune）实际跑了 A/B benchmark 测试，121 组 Terminal Bench 任务对比： - 性能：无回退（甚至略有提升 +2.48pp） - Token 消耗：减少 41.7…

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tool-pruning agent benchmark token-reduction cost-optimization

摘要

针对Agent工具裁剪（active tool prune）的A/B测试显示：在121组Terminal Bench任务中性能略有提升（+2.48个百分点），Token消耗减少41.7%，成本降低31.6%。

我们针对工具裁剪（active tool prune）实际跑了 A/B benchmark 测试，121 组 Terminal Bench 任务对比： - 性能：无回退（甚至略有提升 +2.48pp） - Token 消耗：减少 41.7% - 成本：降低 31.6%
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缓存时间: 2026/06/28 22:07

我们针对工具裁剪（active tool prune）实际跑了 A/B benchmark 测试，121 组 Terminal Bench 任务对比：

  • 性能：无回退（甚至略有提升 +2.48pp）
  • Token 消耗：减少 41.7%
  • 成本：降低 31.6%

kabikabi (@jakevin7): 做 Agent 有个不成文的默认假设：tool result 很重要，模型要看完原文才能继续推理。

最近发现这个假设可能是错的。

https://t.co/3wF7yrD3ES 欢迎 star

在 maka 里，我们对 tool result 做了激进的

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