arXiv · AI· Ethan Yang, Xiangcheng Shi·· 4 小时前AI 评分47
双控场景下多智能体协作是否划算：τ²-bench 上的扩展性测试
Does Multi-Agent Collaboration Pay When Agents Serve Users? Testing Agent Scaling in Dual-Control Settings
AI 导读
基于τ²-bench双控基准，多智能体系统（MAS）在13个有效单元中12个表现劣于单智能体系统（SAS）。加权平均收益为-28点，且无预算限制下消耗5.5倍token。该研究表明，面向用户的服务中SAS仍应是默认选择。
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