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Token-Efficient Data Reasoning Agents via Adaptive Structuring of Unstructured Data
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Agentic data cracking structures unstructured documents adaptively during agent reasoning, reducing token consumption by 53% on multi-question tasks.
- Pourquoi ça compte
- Matters for engineers building LLM agents over documents, where token costs from repeatedly opening large files make deployments prohibitively expensive.
- Vigilance
- Method tested on extended FanOutQA benchmark with one related question per test case; real-world effectiveness across diverse document types remains unproven.
- agent
- llm
- reasoning
- token
- edge
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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