本文探讨AI智能体推理时计算资源分配的新范式：从均匀分配转向根据任务难度动态调整。传统ReAct等模式对简单和复杂任务消耗相同token，效率低下且易致“过早错误成功”。核心方法包括难度评估器、预算分配策略和失败检测机制，实证显示可提升成功率约20-35%，并节省计算资源。