分析
这项研究推出了一项令人兴奋的新诊断框架，旨在提高由大语言模型（LLM）驱动的 multi-agent 系统的可靠性。 通过彻底评估各种模型和硬件配置的工具使用性能，该框架正在为更可靠和高效的企业自动化铺平道路。
要点
引用 / 来源
查看原文"The framework demonstrates that mid-sized models (qwen2.5:14b) offer practical accuracy-efficiency trade-offs on commodity hardware (96.6% success rate, 7.3 s latency), enabling cost-effective intelligent agent deployment for resource-constrained organizations."
A
ArXiv AI2026年1月26日 05:00
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