AI Agent 借鉴双系统理论实现双路径分流降低算力成本

作者在自研 ETF Agent 中引入 Direct/Research 双路径机制，Entry 节点判断是否需外部事实，仅 30% 问题进入 Research 路径，假设性成本模型显示平均算力消耗从 13 降至 4.6 单位。 该设计借鉴《思考，快与慢》双系统理论，Direct 对应系统 1 快速直觉响应，Research 对应系统 2 慢速深度推理，并引入研究便签机制记录中间过程。作者称此架构在保证复杂问题准确率的前提下，大幅压缩了无需外部知识查询的常规问题开销。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。