arXiv · cs.AI· Pramod Kumar·· 16 天前精选AI 评分59
TurnCost 论文：编码 Agent 的成本主要由轮次数而非观察大小决定
TurnCost: Turns, Not Observations: Cache-Aware Loop Engineering for Coding Agents
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Pramod Kumar
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.15093v1
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AI 导读
arXiv 论文 2610.15093 提出 loop engineering 概念，分析 600 条公开编码 Agent 轨迹后发现 98.6% 的输入 token 由前缀缓存提供，平价输入定价平均高估循环成本约 7 倍。轮次数量解释轨迹成本 84% 的方差，而平均观察大小只解释 4%；模型委派在一半评测设置中反而增加成本。作者发布 TurnCost 工具，用于在替换缓存、定价、压缩与路由策略下重算轨迹语料成本。
推荐理由
论文用 600 条轨迹数据指出轮次数量而非观察大小才是编码 Agent 成本主因，并开源了换算不同缓存与定价策略的 TurnCost 工具。
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