AI代理应如何处理工具预算，避免盲目重试被拒绝的调用？

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摘要

作者研究了AI代理有效管理工具预算的设计挑战，重点是通过预算感知策略防止不必要的重试并处理API故障。

我正在研究对调用外部工具并产生真实API或计算成本的AI代理的支出控制。考虑一个使用网页抓取、浏览器自动化、图像生成、代码执行或付费数据工具的代理。不是给它访问无限账户的权限，而是每个任务获得一个短期预算和一个有限的允许工具列表。出现了一些设计问题：代理在选择工具前是否应该看到其剩余预算？预算拒绝应如何表示，以便模型知道不要重复相同的重试？响应是否应包括字段如 `retryable: false`、`remaining_budget` 和 `required_amount`？当上游服务可能已执行操作但响应丢失时，应该发生什么？预算在代理、任务、工作区或单个工具调用级别中更有用？披露：我是Tarfio中测试此模型的一个小团队的成员，目前仅使用虚拟积分。我对故障语义和代理行为感兴趣，而不是推广真实支付启动。您期望代理运行时如何处理这些情况？
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