【第550期】AdaptEvolve：基于置信度自适应选择的进化智能体系统

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今天的主题是：

AdaptEvolve: Improving Efficiency of Evolutionary AI Agents through Adaptive Model Selection

Summary

演化代理系统（Evolutionary agentic systems）通过在推理过程中反复调用大语言模型（LLM），加剧了计算效率与推理能力之间的权衡。在这种背景下，产生了一个核心问题：代理如何能动态地选择一个既足以胜任当前生成步骤，又能保持计算高效的 LLM？

虽然模型级联（model cascades）为平衡这种权衡提供了一种实用机制，但现有的路由策略通常依赖于静态启发式算法或外部控制器，且未显式考虑模型的不确定性。

我们提出了 AdaptEvolve：一种用于多 LLM 演化优化（Evolutionary Refinement）的自适应 LLM 选择框架。该框架在演化序列优化过程中，利用内在生成置信度（intrinsic generation confidence）来评估实时的可解性。实验结果表明，这种由置信度驱动的选择机制产生了优越的帕累托前沿（Pareto frontier）：在保持静态大模型基准 97.5% 准确率上限的同时，将各基准测试的总推理成本平均降低了 37.9%。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2602.11931