EcoThink: A Green Adaptive Inference Framework for Sustainable and Accessible Agents

📄 arXiv: 2603.25498v1 📥 PDF

作者: Linxiao Li, Zhixiang Lu

分类: cs.AI

发布日期: 2026-03-26

备注: Accepted by WWW 2026

💡 一句话要点

EcoThink：提出绿色自适应推理框架，降低LLM能耗并提升可访问性

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自适应推理 能源效率 大型语言模型 蒸馏学习 可持续AI

📋 核心要点

  1. 现有LLM对所有查询无差别应用高计算策略，导致过度推理和能源浪费，阻碍了AI的普及。
  2. EcoThink通过轻量级路由器动态评估查询复杂度，自适应地选择推理策略，减少不必要的计算。
  3. 实验表明，EcoThink在不显著降低性能的前提下，平均降低了40.4%的推理能耗，最高可达81.9%。

📝 摘要（中文）

随着Web从静态检索向生成式交互转变，大型语言模型（LLM）日益增长的环境足迹构成了严峻的可持续性挑战。当前范式不加区分地将诸如思维链（CoT）等计算密集型策略应用于每天数十亿次的查询，导致LLM过度思考，这种冗余加剧了碳排放和运营障碍。这种低效直接损害了联合国可持续发展目标13（气候行动）和10（减少不平等），阻碍了资源受限地区公平地获取人工智能。为了解决这个问题，我们引入了EcoThink，一个能量感知的自适应推理框架，旨在协调高性能AI智能与环境责任。EcoThink采用轻量级的、基于蒸馏的路由器来动态评估查询复杂度，跳过不必要的推理以进行事实检索，同时为复杂的逻辑保留深度计算。在9个不同的基准测试中进行的广泛评估表明，EcoThink平均降低了40.4%的推理能耗（对于Web知识检索，最高可达81.9%），而没有统计学意义上的性能损失。通过减少算法浪费，EcoThink为可持续、包容和节能的生成式AI Agent提供了一条可扩展的路径。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在推理过程中存在的能源浪费问题。现有方法，如Chain-of-Thought (CoT)，对所有查询都采用计算密集型策略，导致对简单查询的过度推理，增加了碳排放和运营成本，阻碍了资源受限地区对AI的公平访问。

核心思路：EcoThink的核心思路是根据查询的复杂程度自适应地选择推理策略。对于简单的、事实性的查询，跳过复杂的推理过程，直接进行检索；对于复杂的、需要逻辑推理的查询，则采用更深入的计算。这种自适应的方法旨在减少不必要的计算，从而降低能源消耗。

技术框架：EcoThink框架主要包含两个核心模块：一个是轻量级的路由器，用于评估查询的复杂性；另一个是自适应推理模块，根据路由器的评估结果选择合适的推理策略。路由器基于蒸馏技术，从大型模型中学习，从而实现高效的查询复杂度评估。自适应推理模块则包含多种推理策略，例如直接检索和CoT等。

关键创新：EcoThink的关键创新在于其自适应推理机制。与现有方法不同，EcoThink不是对所有查询都采用相同的推理策略，而是根据查询的复杂程度动态地选择最合适的策略。这种自适应性使得EcoThink能够在保证性能的同时，显著降低能源消耗。

关键设计：路由器的设计是EcoThink的关键。路由器采用蒸馏技术，使用小型模型来模拟大型模型的决策过程，从而实现高效的查询复杂度评估。路由器的训练目标是最小化预测复杂度与真实复杂度之间的差异。此外，EcoThink还设计了一套奖励机制，鼓励模型选择更节能的推理策略，同时保证推理的准确性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

EcoThink在9个不同的基准测试中进行了评估，结果表明，该框架在不显著降低性能的前提下，平均降低了40.4%的推理能耗。在Web知识检索任务中，EcoThink的能耗降低幅度高达81.9%。这些结果表明，EcoThink能够有效地减少LLM的能源消耗，同时保持甚至提高其性能。

🎯 应用场景

EcoThink框架可广泛应用于各种需要使用大型语言模型的场景，尤其是在资源受限或对能源效率有较高要求的环境中。例如，它可以应用于移动设备上的AI助手、边缘计算环境中的智能服务，以及大规模的云端AI服务。通过降低LLM的能耗，EcoThink有助于实现更可持续和普惠的人工智能。

📄 摘要（原文）

As the Web transitions from static retrieval to generative interaction, the escalating environmental footprint of Large Language Models (LLMs) presents a critical sustainability challenge. Current paradigms indiscriminately apply computation-intensive strategies like Chain-of-Thought (CoT) to billions of daily queries, causing LLM overthinking, a redundancy that amplifies carbon emissions and operational barriers. This inefficiency directly undermines UN Sustainable Development Goals 13 (Climate Action) and 10 (Reduced Inequalities) by hindering equitable AI access in resource-constrained regions. To address this, we introduce EcoThink, an energy-aware adaptive inference framework designed to reconcile high-performance AI intelligence with environmental responsibility. EcoThink employs a lightweight, distillation-based router to dynamically assess query complexity, skipping unnecessary reasoning for factoid retrieval while reserving deep computation for complex logic. Extensive evaluations across 9 diverse benchmarks demonstrate that EcoThink reduces inference energy by 40.4% on average (up to 81.9% for web knowledge retrieval) without statistically significant performance loss. By mitigating algorithmic waste, EcoThink offers a scalable path toward a sustainable, inclusive, and energy-efficient generative AI Agent.