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// Scaling Laws for Agent Harnesses // If you build agent harnesses, this one is worth your time. ...
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TL;DR · AI Summary
新研究表明，代理框架调优不应仅关注调用量，而应引入有效性的概念。
Key Takeaways
- 大多数代理框架调优错误地将调用量视为唯一关键指标。
- 新研究提出有效性的概念，强调质量而非数量。
- 研究引入了Effective工具，可优化代理框架性能。
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- §引言
介绍代理框架调优的重要性及常见误区。
传统方法仅关注调用量，忽略质量因素。
新研究提出有效性的概念，强调质量的重要性。
研究引入了Effective工具，用于优化代理框架性能。
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- 代理框架调优研究
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大多数代理框架调优错误地将调用量视为唯一关键指标。
新研究提出有效性的概念，强调质量而非数量。
研究引入了Effective工具，可优化代理框架性能。
#AI代理#调优#研究
Open original articleelvis on X: "// Scaling Laws for Agent Harnesses // If you build agent harnesses, this one is worth your time. (bookmark it) Most harness tuning treats every token and tool call as if volume is all that counts. New research shows that most of it does not. The work introduces Effective https://t.co/SDT2ZVUuuW" / X
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