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上下文、推理与层次结构:对抗性POMDP中复合LLM智能体设计的成本-性能研究

arXiv cs.AI · 2026-05-18 缓存

在对抗性POMDP(CybORG CAGE-2)中对复合LLM智能体设计进行了一项受控研究,系统性地在五个模型系列中变化上下文、推理与层次结构。主要发现:程序化状态抽象每token产生巨大回报,无推理工具的层次结构实现了最佳绝对性能,并且上下文工程比深度推理更具成本效益。

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