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Scores Are Not Decisions: Cost-Aware Stopping for Tool Acquisition in LLM Agents
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- CAM-DF aide les agents LLM à décider combien d'outils acquérir en équilibrant pertinence contre coûts hétérogènes comme latence et exposition de données.
- Pourquoi ça compte
- Pertinent pour les ingénieurs construisant des agents LLM appelant APIs externes, bases de données ou services avec coûts mesurables.
- Vigilance
- Preprint récent; impact réel au-delà des cinq domaines testés incertain. Nécessite des classements d'outils existants en entrée.
- agent
- llm
- retriever
Les patterns derrière cette actualité
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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