AgentBaton：智能体任务中的模型协作交接

2026年10月28日，arXiv 人工智能板块刊出 Junlong Li 等作者的论文，提出 AgentBaton 模型交接方法。据该报道，AgentBaton 通过一个轻量检测器学习任务进度中的反复出现模式，据此判断在任务进行到哪个阶段时，把任务从强模型移交给高效模型。报道称，该方法在 11 组模型对和两个代表性基准上平均降低 API 成本 65.9%，同时基本保持任务准确率，准确率最高提升 8.8 个百分点。报道还称，研究发现由高效模型向强模型移交，通常不如仅用强模型执行；而由强模型向高效模型适时移交，则能显著降低成本，并保持甚至提升准确率。上述数字与结论均来自该篇报道，事件目前尚无其他跟进报道。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。