arXiv 论文《How Fast Do Agents Rot?》：Agent 衰减遵循几何律
rohanpaul_ai · x · 2026-09-08
论文 [arXiv:2609.01660] 系统测量 LLM Agent 在长时程任务中的性能衰减及其成因。
- 研究规模：9 个模型（6 个开源 1.2B-671B + 3 个闭源）、4 类任务（含真实工具使用循环）、5 种时程、3 种上下文机制，分析 10,664 条轨迹。
- 核心结论：任务成功率遵循由单一「每步可靠性」参数决定的几何律；该参数随模型规模上升，但即使在最强模型上也远低于 1，保证足够长时程下必然崩溃。
- 在 agentic 任务上效应最剧烈：所有模型（含主流部署系统）在 16 步内从近乎满分跌至接近 0。
- 衰减由步数驱动而非上下文长度：限制上下文窗口反而使衰减更陡（logit 斜率 -0.69 vs -0.44，p=3e-6），否定了 lost-in-the-middle 解释。
- 对生产的含义：benchmark 通过率不能证明生产就绪，应在真实时程下测试并加检查点。
所属事件:微软论文揭示 LLM Agent 长链路成功率随步数几何式衰减(2 条相关)→
「编程与Agent」频道最新
- 用 $28 算力让模型给自己造 copilot：他的新模型个人基准 — bucolucas · 2026-10-27
- Agent 中途改计划该被允许吗：真实系统介入时的边界之辩 — wistfulcracker84 · 2026-10-27
- HeyGen 联手 Canva:幻灯片讲者备注自动变数字人讲解视频 — HeyGen · 2026-10-27
- 隐私场景实测：本地 Qwen 3.8 FN 不输云端前沿模型还更快 — dr_lm · 2026-10-27
- Cloudflare Computer 支持 agent 中断恢复，可跳过已完成的非幂等请求 — irvinebroque · 2026-10-27
- LLM Tails 实测省 80% 输入 token：先读后写约束 agent 编码 — savadks1818 · 2026-10-27