Hybrid Reasoning Agents:在隐空间思考、通过文本行动的 LLM 智能体
研究团队提出混合推理智能体 HybridAgent,通过在隐空间推理与文本交互间动态切换,使 LLM 智能体兼具隐空间效率与工具调用能力。在 11 个 benchmark 评测中,HybridAgent 性能提升 10.4%,减少 35.5%-54.7% 的 token 消耗,实现 1.8x-2.6x 推理加速并节省 2.7x-3.7x 成本,代码与数据已开源。
研究团队提出混合推理智能体 HybridAgent,通过在隐空间推理与文本交互间动态切换,使 LLM 智能体兼具隐空间效率与工具调用能力。在 11 个 benchmark 评测中,HybridAgent 性能提升 10.4%,减少 35.5%-54.7% 的 token 消耗,实现 1.8x-2.6x 推理加速并节省 2.7x-3.7x 成本,代码与数据已开源。
研究团队推出新基准 Taste-Bench 评估 AI 智能体的长期决策能力,发现当前主流模型在决策分叉点二选一中的表现接近随机猜测。