新论文提出用主动推理优化 Agent 上下文获取

一篇关于 AI agent 的新论文指出，当前 agent 的幻觉、成本低效和不可靠工具调用等问题，很大程度上源于 LLM 做出的错误假设。当信息缺失时，agent 往往要么过早猜测，要么不断检索和调用工具，却不知道更多上下文是否值得花费成本。论文提出利用主动推断将这一选择显式化，让 agent 仅获取能够改变决策的缺失上下文，从而直击错误假设的根源。

2026-08-23 ~ 2026-08-24 · 2 条相关