LLM智能体进化：稀疏评估策略提升效能

针对LLM驱动智能体框架进化中评估预算分配问题，最新研究提出结合稀疏搜索反馈与最终确认的评估分配框架。 该框架利用约半数评估资源，在四个基准测试中实现了优于全量评估的平均性能。 研究表明，通过稀疏反馈维持高效搜索并针对性优化最终结果，是平衡资源消耗与性能提升的关键策略。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。