从开始就注定失败：通过受召回控制的探针级联早期中止LLM智能体回合
评分
78首次系统性地利用内部隐藏激活进行智能体回合级早期中止，且提供保证全局召回率的级联机制，信息增量大。
方法描述清晰，实验设计严谨，对比充分，分析了样本复杂度，质量高。
直接降低推理成本，可部署于多步任务系统，对成本敏感的AI应用有直接实用价值。
LLM智能体推理效率是当前热点，论文发布于2025年7月，时效性好。
来自arXiv预印本，作者单位为西北大学，代码将开源，可信度较高。
基础分 87 × T2 信源权重 ×0.9 = 78
精选线 70已入选精选
精选理由
方法创新性强，实验充分且结果显著，为智能体推理加速提供了可落地方案。
AI 点评
「这篇工作巧妙地将失败预测从行为层面深入到内部表征，用轻量级探针实现早期中止，节省大量算力。对于部署多轮Agent服务的技术团队来说，是降低成本的利器。论文还给出了样本复杂度指引，让团队知道多少数据才够用，非常务实。」
速览
多步LLM智能体经常陷入注定失败的执行轨迹，却消耗大量推理算力。本文提出一种基于内部表征的早期中止级联：每轮使用轻量探针读取隐藏激活，在首次交互即可预测失败，并设计受召回率控制的级联门控，确保成功回合以用户指定的全局召回率通过。在TextCraft上，该方法在90%召回目标下节省47.1%（Qwen-2.5-7B）和37.2%（Llama-3.2-3B）推理算力，远超单门策略和仅基于行为的方案。
- 利用LLM智能体内部隐藏激活进行早期失败预测，首次交互即可预见结局。
- 提出受召回控制的级联门控机制，保证成功回合以全局召回率通过。
- 在TextCraft上实现47.1%和37.2%的推理算力节省，且仅使用行为特征无额外增益。
- 分析并给出了保证高召回目标所需的样本复杂度边界。
正文
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