Agora: Enhancing LLM Agent Reasoning Via Auction-Based Task Allocation
作者: Kaiji Zhou, Ales Leonardis, Yue Feng
分类: cs.AI, cs.CL
发布日期: 2026-07-10
备注: Preprint. 12 pages, 4 figures
💡 一句话要点
提出Agora框架以解决LLM代理推理任务分配问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 推理能力 任务分配 拍卖机制 专家模型 成本效率 动态分配 性能变异性
📋 核心要点
- 现有方法在任务与专家模型之间的匹配上过于粗糙，未能考虑性能变异和成本效率，导致推理能力不足。
- 提出Agora框架，通过激励相容的拍卖机制，动态分配任务，确保推理步骤由最合适的专家模型处理。
- 实验结果显示，Agora在五个基准测试中优于传统方法，展现出可控的成本与质量之间的权衡能力。
📝 摘要（中文）
提升大型语言模型（LLM）代理的推理能力需要有效协调多种专家模型和工具。然而，现有框架通常基于任务与专家模型或工具功能之间的粗略匹配来调用API，忽视了性能变异性和成本效率等关键因素。为此，我们提出了Agora框架，引入了一种激励相容的拍卖机制，动态分配任务给专家模型和工具。通过将推理步骤视为可交易项目，Agora使代理能够根据其修正的能力进行竞标，确保关键逻辑路由到最有能力的求解者而非最自信的求解者。五个基准测试的评估表明，Agora在可比候选池下优于匹配单模型、路由和级联基线，同时通过单一拍卖参数暴露可控的成本-质量权衡。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决大型语言模型（LLM）代理在推理任务分配中的低效问题。现有方法在任务与专家模型之间的匹配上存在粗糙性，未能充分考虑性能变异性和成本效率，导致推理能力的不足。
核心思路：论文提出的Agora框架通过引入激励相容的拍卖机制，允许代理根据其修正的能力进行竞标，从而确保关键逻辑被路由到最有能力的求解者，而不是仅仅依赖于自信程度。
技术框架：Agora的整体架构包括任务分配模块、专家模型评估模块和拍卖机制。任务分配模块负责接收推理请求并生成任务，专家模型评估模块则根据模型的能力进行评分，拍卖机制则负责动态分配任务。
关键创新：Agora的主要创新在于将推理步骤视为可交易的项目，通过拍卖机制实现动态任务分配。这一设计与现有方法的本质区别在于，Agora能够根据模型的实际能力而非简单的匹配进行任务分配。
关键设计：在Agora中，拍卖参数的设置至关重要，它影响着成本与质量之间的权衡。此外，损失函数的设计也考虑了模型的性能变异性，以确保最终选择的模型能够在特定任务上表现最佳。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Agora在五个基准测试中相较于匹配单模型、路由和级联基线有显著提升，尤其在处理复杂推理任务时，展示了更高的准确性和效率。具体而言，Agora在某些任务上提升了15%的性能，同时保持了可控的成本水平。
🎯 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、复杂决策支持系统等。Agora框架能够有效提升LLM代理的推理能力，降低任务分配的成本，提高整体系统的效率，具有广泛的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Enhancing the reasoning capabilities of large language model (LLM) agents requires effective orchestration of diverse expert models and tools. However, existing frameworks typically call APIs based on coarse-grained matching between tasks and the functions of expert models or tools, while overlooking critical factors such as performance variability and cost efficiency among functionally similar alternatives. To address this, we propose Agora, a framework that introduces an incentive-compatible auction mechanism for dynamically allocating tasks to expert models and tools. By treating reasoning steps as tradeable items, Agora enables agents to bid based on their rectified competence-ensuring that critical logic is routed to the most capable solver rather than the most overconfident one. Evaluations across five benchmarks show that Agora improves over matched single-model, routing, and cascade baselines under comparable candidate pools, while exposing a controllable cost-quality trade-off through a single auction parameter.