研究表明，AI智能体在编码任务中的Token消耗主要由输入Token驱动，且存在高达30倍的消耗差异。优化策略包括上下文管理、工具定义精简和动态模型选择。这些发现有助于有效控制成本，避免高消耗低准确率的情况。
本研究提出了一种名为LLM-Ens的方法，通过大型语言模型增强弱强化学习代理的语义理解，实现动态模型选择。该方法在Atari基准测试中显著提升了强化学习模型的表现，最高提升幅度达20.9%。
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