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TabAgent 开源：把 LLM Agent 的重复决策蒸馏成毫秒级分类器
dolev31/TabAgent
来源与原文
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发布时间：（北京时间）
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https://github.com/dolev31/TabAgent
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AI 导读
TabAgent 在 GitHub 开源，可将 Agent 反复调用大模型做出的封闭集决策（工具入围、技能选择、模型路由等）蒸馏为轻量 CatBoost 分类头。在 AppWorld 工具入围上 Recall@9 达 92-100，单次决策 2.682 ms、成本 2.0×10⁻⁷ 美元，对比 GPT-5.4 入围器的 7.50 s 和 0.052 美元；关键是基于轨迹提取的特征，去掉特征卡后各分类头都退化到 P@R 0.10-0.21。论文编号 arXiv 2602.16429，支持 pip 安装、HTTP 服务热替换 LLM 调用，结果可用 make reproduce 在 CPU 上复现，Apache-2.0 协议。
推荐理由
原文给出多个基准的前后对比数字和完整复现命令，读者可以自己评估用轻量分类头替换 Agent 中 LLM 决策调用的实际收益。
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