Cutting AI Research Costs: How Task-Aware Compression Makes Large Language Model Agents Affordable

📄 arXiv: 2601.05191v1 📥 PDF

作者: Zuhair Ahmed Khan Taha, Mohammed Mudassir Uddin, Shahnawaz Alam

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2026-01-08

💡 一句话要点

AgentCompress：任务感知压缩降低大语言模型Agent的科研成本

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

关键词: 大语言模型 模型压缩 任务感知 计算成本 自主Agent

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型Agent在执行不同难度任务时均采用全精度运行，导致计算资源浪费，科研成本高昂。
  2. AgentCompress通过小型神经网络评估任务难度，并动态路由到相应压缩版本的模型，实现任务感知的精度调整。
  3. 实验表明，AgentCompress在保持较高成功率（96.2%）的同时，可降低68.3%的计算成本，显著提升性价比。

📝 摘要（中文）

研究人员使用大型语言模型进行文献综述或假设生成等自主任务时，计算成本会迅速增加。使用700亿参数模型的单次研究会话可能花费约127美元的云费用，这使得许多学术实验室难以负担。我们开发了AgentCompress来直接解决这个问题。核心思想源于我们自己的工作中的一个简单观察：撰写新的假设显然比重新格式化参考文献需要模型付出更多。为什么这两个任务都应该以全精度运行？我们的系统使用一个小型神经网络来评估每个传入任务的难度，仅基于其开头的几个词，然后将其路由到适当压缩的模型变体。决策在不到一毫秒内完成。在四个科学领域的500个研究工作流程中进行测试，我们降低了68.3%的计算成本，同时保持了96.2%的原始成功率。对于关注预算的实验室来说，这可能意味着能够进行实验，而不是只能观望。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型Agent在执行各种科研任务时，无论任务的复杂程度如何，都采用全精度运行，这导致了计算资源的浪费，使得科研成本居高不下。特别是对于预算有限的学术实验室来说，高昂的计算费用限制了他们使用这些先进工具的能力。因此，如何降低大语言模型Agent的计算成本，同时保持其性能，是一个亟待解决的问题。

核心思路：AgentCompress的核心思路是根据任务的难度动态调整模型的精度。其基本假设是，不同的任务对模型的需求不同，简单的任务不需要全精度的模型也能很好地完成。因此，AgentCompress通过一个小型神经网络来预测任务的难度，然后将任务路由到相应压缩版本的模型。这样，只有需要高精度的任务才会使用全精度模型，而简单的任务则可以使用压缩后的模型，从而降低计算成本。

技术框架：AgentCompress的整体框架包括以下几个主要模块：1) 任务难度评估模块：使用一个小型神经网络，根据任务的开头几个词来预测任务的难度。2) 模型压缩模块：预先训练多个不同压缩率的模型变体。3) 路由模块：根据任务难度评估模块的输出，将任务路由到相应压缩率的模型。4) 大语言模型Agent：执行实际的任务。整个流程是，当一个新任务到来时，首先由任务难度评估模块评估其难度，然后由路由模块将任务路由到相应压缩率的模型，最后由大语言模型Agent执行任务并返回结果。

关键创新：AgentCompress的关键创新在于任务感知的模型压缩。与传统的模型压缩方法不同，AgentCompress不是对所有任务都使用相同的压缩模型，而是根据任务的难度动态选择合适的压缩模型。这种任务感知的压缩方法可以更好地平衡模型的性能和计算成本，从而在降低计算成本的同时，保持较高的性能。

关键设计：任务难度评估模块使用一个小型神经网络，例如一个简单的多层感知机，输入是任务的开头几个词的词向量，输出是任务难度的预测值。模型压缩模块可以使用各种模型压缩技术，例如剪枝、量化或知识蒸馏。路由模块根据任务难度的预测值，选择合适的压缩模型。具体来说，可以将任务难度划分为几个等级，每个等级对应一个压缩模型。关键在于如何训练任务难度评估模块，使其能够准确地预测任务的难度。这可以通过监督学习来实现，使用人工标注或自动生成的数据集来训练模型。

📊 实验亮点

在四个科学领域的500个研究工作流程中进行的实验表明，AgentCompress能够显著降低计算成本，同时保持较高的性能。具体来说，AgentCompress降低了68.3%的计算成本，同时保持了96.2%的原始成功率。这些结果表明，AgentCompress是一种有效的降低大语言模型Agent计算成本的方法。

🎯 应用场景

AgentCompress可广泛应用于各种需要使用大语言模型Agent的科研场景，例如文献综述、假设生成、代码编写等。通过降低计算成本，AgentCompress使得更多学术实验室和研究人员能够负担得起使用这些先进工具，从而加速科学研究的进程。此外，该方法也可以应用于其他资源受限的场景，例如移动设备或边缘计算设备。

📄 摘要（原文）

When researchers deploy large language models for autonomous tasks like reviewing literature or generating hypotheses, the computational bills add up quickly. A single research session using a 70-billion parameter model can cost around $127 in cloud fees, putting these tools out of reach for many academic labs. We developed AgentCompress to tackle this problem head-on. The core idea came from a simple observation during our own work: writing a novel hypothesis clearly demands more from the model than reformatting a bibliography. Why should both tasks run at full precision? Our system uses a small neural network to gauge how hard each incoming task will be, based only on its opening words, then routes it to a suitably compressed model variant. The decision happens in under a millisecond. Testing across 500 research workflows in four scientific fields, we cut compute costs by 68.3% while keeping 96.2% of the original success rate. For labs watching their budgets, this could mean the difference between running experiments and sitting on the sidelines