Efficient Agents: Building Effective Agents While Reducing Cost

📄 arXiv: 2508.02694v1 📥 PDF

作者: Ningning Wang, Xavier Hu, Pai Liu, He Zhu, Yue Hou, Heyuan Huang, Shengyu Zhang, Jian Yang, Jiaheng Liu, Ge Zhang, Changwang Zhang, Jun Wang, Yuchen Eleanor Jiang, Wangchunshu Zhou

分类: cs.AI, cs.CL, cs.MA

发布日期: 2025-07-24

备注: Work in progress. For GitHub repository, see https://github.com/OPPO-PersonalAI/OAgents

💡 一句话要点

提出Efficient Agents框架，在保证性能的同时显著降低LLM驱动Agent的成本。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 Agent系统 效率优化 成本效益 任务规划

📋 核心要点

  1. 现有LLM驱动的Agent系统虽然能力强大，但成本高昂，限制了其可扩展性和广泛应用。
  2. Efficient Agents框架旨在通过优化Agent的复杂性，在性能和成本之间取得平衡，实现高效的任务处理。
  3. 实验表明，Efficient Agents在保持高性能的同时，显著降低了运营成本，提高了成本效益。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）驱动的Agent展现了卓越的能力，能够处理复杂的多步骤任务，但其不断攀升的成本威胁着可扩展性和可访问性。本文首次系统地研究了现代Agent系统中效率与效果之间的权衡，旨在设计具有成本效益且不牺牲性能的Agent。我们研究了三个关键问题：（1）Agent任务本质上需要多少复杂性？（2）何时增加模块会产生收益递减？（3）通过设计高效的Agent框架可以获得多少效率提升？通过对GAIA基准的实证分析，我们评估了LLM骨干网络选择、Agent框架设计和测试时缩放策略的影响。使用通过成本（cost-of-pass）指标，我们量化了这些维度上的效率-性能权衡。我们的研究结果为开发Efficient Agents提供了可行性见解，Efficient Agents是一种新型Agent框架，具有满足任务要求的最佳复杂性。Efficient Agents保留了领先的开源Agent框架OWL 96.7%的性能，同时将运营成本从0.398美元降低到0.228美元，从而使通过成本提高了28.4%。我们的工作为设计高效、高性能的Agent系统提供了可操作的见解，从而提高了AI驱动解决方案的可访问性和可持续性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型驱动的Agent系统在解决复杂任务时表现出色，但高昂的计算成本和API调用费用成为其广泛应用的瓶颈。现有方法往往过度设计，引入不必要的复杂模块，导致效率低下。因此，需要研究如何在保证性能的前提下，降低Agent系统的运行成本。

核心思路：论文的核心思路是找到Agent系统复杂度和任务需求之间的最佳平衡点。通过分析不同模块对性能的影响，去除冗余模块，并优化现有模块的设计，从而降低整体成本。核心在于避免过度设计，只保留完成任务所需的必要功能。

技术框架：Efficient Agents框架包含以下几个主要模块：任务理解模块（用于解析任务需求）、规划模块（用于制定任务执行计划）、执行模块（用于执行计划中的步骤）和评估模块（用于评估执行结果）。框架允许灵活选择不同的LLM作为骨干网络，并支持多种测试时缩放策略。

关键创新：该论文的关键创新在于对Agent系统效率与效果之间的权衡进行了系统性的研究。通过量化分析不同模块的贡献，确定了哪些模块是必不可少的，哪些模块可以优化或移除。此外，提出了“通过成本”（cost-of-pass）这一指标，用于评估Agent系统的整体效率。

关键设计：Efficient Agents框架的关键设计包括：(1) 精简的任务理解模块，避免过度分析任务细节；(2) 优化的规划模块，采用更高效的规划算法；(3) 轻量级的执行模块，减少不必要的API调用；(4) 基于成本效益的模块选择策略，根据任务需求动态调整模块组合。此外，论文还研究了不同的LLM骨干网络和测试时缩放策略对成本和性能的影响，并给出了相应的建议。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Efficient Agents在GAIA基准测试中，保留了OWL（一个领先的开源Agent框架）96.7%的性能，同时将运营成本从0.398美元降低到0.228美元，成本效益提升了28.4%。这表明Efficient Agents能够在保证性能的前提下，显著降低Agent系统的运行成本。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要智能Agent辅助的场景，例如智能客服、自动化办公、智能家居、机器人控制等。通过降低Agent系统的成本，可以使其更容易被部署和使用，从而推动AI技术在各行各业的普及。此外，该研究也为Agent系统的设计提供了新的思路，有助于开发更高效、更可持续的AI解决方案。

📄 摘要（原文）

The remarkable capabilities of Large Language Model (LLM)-driven agents have enabled sophisticated systems to tackle complex, multi-step tasks, but their escalating costs threaten scalability and accessibility. This work presents the first systematic study of the efficiency-effectiveness trade-off in modern agent systems, addressing the critical need for cost-effective designs without sacrificing performance. We investigate three key questions: (1) How much complexity do agentic tasks inherently require? (2) When do additional modules yield diminishing returns? (3) How much efficiency can be gained through the design of efficient agent frameworks? Through an empirical analysis on the GAIA benchmark, we evaluate the impact of LLM backbone selection, agent framework designs, and test-time scaling strategies. Using the cost-of-pass metric, we quantify the efficiency-performance trade-off across these dimensions. Our findings inform the development of Efficient Agents , a novel agent framework that has an optimal complexity to task requirements. Efficient Agents retains 96.7% of the performance of OWL, one leading open-source agent framework, while reducing operational costs from $0.398 to $0.228, resulting in a 28.4% improvement in cost-of-pass. Our work provides actionable insights for designing efficient, high-performing agent systems, advancing the accessibility and sustainability of AI-driven solutions.