IdleSpec: Exploiting Idle Time via Speculative Planning for LLM Agents
作者: Daewon Choi, Kyunghyun Park, Woomin Song, Saket Dingliwal, Sai Muralidhar Jayanthi, Jinwoo Shin, Aram Galstyan
分类: cs.AI
发布日期: 2026-05-21
💡 一句话要点
IdleSpec：利用空闲时间进行推测性规划，提升LLM Agent性能
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: LLM Agent 空闲时间利用 推测性规划 多步骤推理 环境交互
📋 核心要点
- 现有LLM Agent在工具调用和环境交互中存在大量空闲时间，未被有效利用，导致性能瓶颈。
- IdleSpec通过在空闲期间推测性地生成多个计划，并在观测可用时聚合这些计划，从而提高Agent性能。
- 实验表明，IdleSpec在多个Agent任务中显著提升了性能，尤其在长时程任务中表现突出。
📝 摘要（中文）
基于大型语言模型（LLM）的Agent通过多步骤推理、迭代工具调用和环境交互来解决复杂任务，在此过程中会因等待观测结果而产生空闲时间。现有工作通常将空闲时间视为不可避免的开销，或提出受限的解决方案，忽略了不同工具调用之间计算预算的差异以及未来观测的不确定性，导致空闲时间利用率低下。本文提出IdleSpec，一种可扩展且通用的推理方法，利用空闲时间计算来提高Agent性能，同时最小化延迟开销。IdleSpec在空闲期间迭代生成计划候选，并在观测结果可用时，聚合这些计划以指导下一步推理。为了在观测不确定性下有效生成计划，IdleSpec从学习到的分布中采样互补的起草策略（即渐进式和恢复式），并通过后验反馈更新该分布。实验表明，IdleSpec通过有效利用空闲时间，显著提高了Agent在各种场景中的性能。在GAIA和FRAMES上，IdleSpec使用Gemini-2.5-Flash实现了55.6%的平均准确率，超过了未使用空闲时间的基线5.1%。此外，对于涉及大量代码执行延迟的MLE-Bench，IdleSpec在Any Medal率上实现了高达9.1%的性能提升，突显了其对长时程任务的通用性。
🔬 方法详解
问题定义：现有基于LLM的Agent在执行任务时，需要与环境进行交互，例如调用工具获取信息。在等待工具返回结果的这段时间内，Agent处于空闲状态。现有方法要么忽略这些空闲时间，要么采用受限的策略，无法充分利用这些时间来提升Agent的整体性能。此外，不同工具调用所需的时间不同，且未来的观测结果具有不确定性，这些因素都增加了有效利用空闲时间的难度。
核心思路：IdleSpec的核心思想是在Agent等待观测结果的空闲时间内，并非无所事事，而是进行推测性规划。具体来说，它会生成多个可能的计划候选，这些计划基于对未来观测结果的不同假设。当观测结果最终可用时，IdleSpec会将这些计划候选进行聚合，从而指导Agent下一步的推理过程。通过这种方式，IdleSpec能够有效地利用空闲时间，提高Agent的效率和性能。
技术框架：IdleSpec的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 空闲时间检测：监测Agent是否处于等待观测结果的空闲状态。2) 计划生成：在空闲期间，根据当前状态和对未来观测结果的假设，生成多个计划候选。IdleSpec采用两种互补的起草策略：渐进式（逐步完善计划）和恢复式（从错误中恢复）。3) 计划聚合：当观测结果可用时，将生成的计划候选进行聚合，形成一个综合的计划指导下一步推理。4) 策略选择：IdleSpec学习一个分布，用于选择渐进式和恢复式策略，并根据后验反馈进行更新。
关键创新：IdleSpec的关键创新在于其利用空闲时间进行推测性规划的能力。与现有方法不同，IdleSpec并非简单地忽略空闲时间，而是将其转化为计算资源，用于生成多个可能的计划候选。此外，IdleSpec还引入了两种互补的起草策略（渐进式和恢复式），并学习如何根据当前状态选择合适的策略。这种自适应的策略选择机制使得IdleSpec能够更好地应对观测结果的不确定性。
关键设计：IdleSpec的关键设计包括：1) 计划生成策略：渐进式策略逐步完善计划，而恢复式策略则从错误中恢复。2) 策略选择机制：IdleSpec学习一个分布，用于选择渐进式和恢复式策略，并根据后验反馈进行更新。这个分布可以通过神经网络进行建模，并使用强化学习或监督学习进行训练。3) 计划聚合方法：IdleSpec采用一种加权平均的方法来聚合计划候选，权重可以根据计划的质量或置信度进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
IdleSpec在GAIA和FRAMES基准测试中，使用Gemini-2.5-Flash模型实现了55.6%的平均准确率，相比于没有利用空闲时间的基线方法，性能提升了5.1%。在MLE-Bench基准测试中，IdleSpec在Any Medal率上实现了高达9.1%的性能提升，表明其在长时程任务中具有显著优势。这些实验结果充分证明了IdleSpec能够有效地利用空闲时间，提高LLM Agent的性能。
🎯 应用场景
IdleSpec具有广泛的应用前景，可应用于各种需要与环境交互的LLM Agent任务，例如智能助手、机器人控制、游戏AI等。该方法能够有效利用Agent的空闲时间，提高任务完成效率和性能，尤其适用于需要长时间推理和交互的任务。未来，IdleSpec可以进一步扩展到更复杂的Agent场景，例如多Agent协作和动态环境适应。
📄 摘要（原文）
Large language model (LLM)-based agents solve complex tasks by leveraging multi-step reasoning with iterative tool calls and environment interactions, which incur idle time while waiting for observations. Despite the prevalence of idle time in most agentic scenarios, existing works treat it as an unavoidable overhead or propose restricted solutions that overlook varying computational budgets across different tool calls and future observation uncertainty, thereby leading to suboptimal utilization of idle time. In this paper, we introduce IdleSpec, a scalable and generic inference approach that leverages idle-time computation to improve agent performance while minimizing latency overhead. Specifically, IdleSpec iteratively generates plan candidates during idle periods and, once observations become available, aggregates them to guide the next reasoning step. For effective plan generation under observation uncertainty, IdleSpec samples between complementary drafting strategies (i.e., progressive and recovery) from a learned distribution that is updated via posterior feedback. Our experiments demonstrate that IdleSpec significantly improves agent performance in various agentic scenarios by effectively utilizing idle time. In particular, on the GAIA and FRAMES, IdleSpec achieves 55.6% average accuracy with Gemini-2.5-Flash, surpassing the vanilla baseline without idle-time usage by 5.1%. Furthermore, for MLE-Bench, which involves substantial delay from code executions, IdleSpec achieves performance gains of up to 9.1% on the Any Medal rate, highlighting its generalizability to long-horizon tasks.