Doomed from the Start: Early Abort of LLM Agent Episodes via a Recall-Controlled Probe Cascade
作者: Kai Ruan, Zihe Huang, Ziqi Zhou, Qianshan Wei, Xuan Wang, Hao Sun
分类: cs.AI
发布日期: 2026-07-07
备注: 10 pages, 9 figures, 2 tables. Code will be released soon
💡 一句话要点
提出基于回忆控制探针级联的早期中止机制以优化LLM代理任务
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 任务中止 内部表示 探针机制 计算效率 多步骤任务 召回率 智能代理
📋 核心要点
- 现有的LLM代理在多步骤任务中容易承诺失败的轨迹，导致计算资源浪费。
- 论文提出了一种基于内部表示的轻量级探针机制，能够在早期阶段预测任务失败，从而实现早期中止。
- 实验结果显示，该方法在不同模型上实现了高达47.1%的推理计算节省，且召回率达到了90%以上。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）代理在解决多步骤任务时，常常会承诺失败的轨迹，导致在失败可观察之前消耗大量推理计算。我们展示了从代理的内部表示中可以早期预测失败：轻量级的每轮探针能够在第一次交互时预测最终的任务失败，而仅依赖代理可观察行为的评分器几乎没有优于随机的表现。我们将这一信号转化为实用的中止级联机制：每轮一个无分布校准的门，联合搜索每轮的召回预算，以确保最终成功的任务以用户指定的全局速率存活。实验表明，该级联机制在TextCraft上满足90%至97%的召回目标，并在90%目标下节省了47.1%和37.2%的推理计算，性能显著优于单一门策略。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决大型语言模型（LLM）代理在执行多步骤任务时，常常承诺失败轨迹的问题。现有方法在失败发生之前消耗了大量的计算资源，导致效率低下。
核心思路：论文提出了一种基于内部表示的轻量级探针机制，能够在任务的早期阶段预测失败，从而实现早期中止。这种设计旨在减少不必要的计算开销，提高任务执行的效率。
技术框架：整体架构包括多个阶段：首先，利用轻量级探针对代理的隐藏激活进行实时监测；其次，根据监测结果进行任务的早期中止；最后，通过联合搜索每轮的召回预算，确保成功的任务能够通过所有门。
关键创新：最重要的技术创新点在于引入了回忆控制的探针级联机制，使得每轮都能进行无分布校准的门控，显著提高了任务成功率和计算效率。这与现有方法依赖于可观察行为的评分机制有本质区别。
关键设计：在设计中，设置了每轮的召回预算，并通过联合搜索优化这些预算，以确保在用户指定的全局速率下，成功的任务能够存活。此外，探针机制的轻量级特性使得其在计算上更加高效。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，在TextCraft上，该级联机制在召回率90%的目标下，分别节省了47.1%和37.2%的推理计算，相较于最佳单一门策略提升了1.6至1.7倍。这表明该方法在实际应用中具有显著的性能优势。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能助手、自动化客服和复杂任务的自动化处理等。通过优化LLM代理的任务执行效率，可以显著降低计算资源的消耗，提高系统的响应速度和用户体验。未来，该方法有望在更多实际场景中推广应用，推动智能代理技术的发展。
📄 摘要（原文）
Large language model (LLM) agents solving multi-step tasks frequently commit to trajectories that are doomed to fail, yet continue to consume substantial inference compute before the failure becomes observable. We show that failure is predictable early from the agent's internal representations: lightweight per-round probes on hidden activations anticipate eventual episode failure as early as the first interaction round, where scorers reading only the agent's observable behavior are barely better than chance. We turn this signal into a practical abort cascade: one distribution-free calibrated gate per round, with per-round recall budgets jointly searched so that eventually-successful episodes survive all gates at a user-specified global rate; this episode-level guarantee is the one that matters in deployment, since false-abort risk accumulates across gates. Across two agent models on TextCraft, the cascade meets every recall target from 90% to 97% and, at the 90% target, saves 47.1% +/- 10.3% (Qwen-2.5-7B) and 37.2% +/- 8.8% (Llama-3.2-3B) of inference compute, 1.6--1.7x the best single-gate policy. An otherwise-identical cascade reading only behavior saves roughly half as much, and adding behavioral features to the probe yields no further gain: the hidden states capture what behavior reveals. Finally, we characterize the sample complexity of certifying high recall targets, telling practitioners which recall promises their data can, and provably cannot, back. The code will be released soon.