NVIDIA 论文 AgentBaton:一次交接为 Agent 省下 65.9% API 成本
dair_ai · x · 2026-10-30
NVIDIA 等机构发布论文 AgentBaton，研究长程 Agent 任务中的模型协作交接策略：
- 方向关键：从「便宜模型接力到强模型」的 efficient→capable 交接几乎不省钱甚至更差；只有「强模型起步、适时交给便宜模型」的 capable→efficient 交接能在保住准确率的同时大幅降本。
- 方法：AgentBaton 是一个轻量检测器，从任务进度的重复模式中学习该在何时做这一次交接；单次检查在一张 H100 上中位延迟仅 338ms，且每任务只交接一次，易于接入现有 agent 循环。
- 效果：在 11 组模型配对和两个基准上，平均削减 65.9% API 成本，准确率基本不变，部分配对比单独用强模型还高出 8.8 个百分点。
作者建议：如果 Agent 账单被前沿模型主导，可先试一次「强→弱」交接，再考虑搭建完整的模型路由器。
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