arXiv · AI· Ritvik Garimella, Biplav Srivastava, Amit Sheth·· 10 小时前AI 评分35
代理计算架构适用性探索：确定性方法显著优于LLM
Doing Less with More: A First-Principles Exploration of the Suitability of Agentic Computing over Alternative Architectural Choices
AI 导读
研究通过1000道算术题基准测试，发现确定性方法准确率达100%，而最优代理系统准确率仅99.9%且延迟为基准的100万倍。 测试覆盖Python本地调用、REST、SOAP、MCP微服务及Ollama部署的5个本地LLM，直接LLM评估准确率最高92.9%，延迟超原生函数调用22000倍。 结果支持建立基于准确率与吞吐量的架构决策框架（ADF），避免用LLM处理精确算术任务。
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