StopLoss:小模型监控器提前掐灭注定失败的编码 Agent 运行
Jiarong Liang · hf · 2026-10-21
滑铁卢大学 TIGER-AI-Lab 发布 StopLoss 论文与开源项目,思路借鉴金融止损单:用一个轻量外部监控模型,从 Agent 最近的工具调用轨迹预测本次运行是否会失败,概率超阈值就提前中止,省下无效算力。
关键点:
- 用已完成轨迹及其验证器结果做 outcome supervision 训练,单次 forward 对最近几步工具轨迹打分,阈值在成功运行上校准,不改动执行 Agent 本身。
- 在 GPT 系 SWE-rebench 轨迹上训练,在 SWE-bench Verified 与 SWE-bench Pro 子集(GPT 与 Claude 执行器)上评测。
- 相比六个通用 LLM judge 读相同窗口,失败预测从接近随机提升到首轮检查即有用,且单次检查成本低 1-2 个数量级。
代码开源:github.com/TIGER-AI-Lab/StopLoss
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