Bilanz der Quelle: Ein neues Trainingsparadigma namens Growing Harness lernt den Agenten-Aufbau selbst, ausgehend von einem strategiefreien Gerüst. Wiederkehrende Steuerungslogik wandert dabei aus dem Kontext des Modells in wiederverwendbaren ausführbaren Code: Die LLM-Aufrufe sinken um bis zu 91,8 Prozent und die Inferenzkosten um bis zu 98,6 Prozent, bei gleicher oder besserer Erfolgsquote.
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Die Inhalte dieses Artikels wurden automatisiert mittels Künstlicher Intelligenz generiert. Die zugrundeliegenden Daten stammen von arxiv.org. Es erfolgte keine manuelle redaktionelle Bearbeitung.
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