Los investigadores proponen Agora, un marco que emplea un mecanismo de subasta compatible con incentivos para asignar dinámicamente tareas entre diversos modelos expertos y herramientas para agentes de modelos de lenguaje grande.
- Agora trata los pasos de razonamiento como artículos negociables, permitiendo a los agentes pujar basándose en la competencia corregida en lugar de la sobreconfianza.
- El sistema aborda las limitaciones de los marcos existentes que dependen de una coincidencia de grano grueso mientras ignoran la variabilidad del rendimiento y la eficiencia de costos.
- Las evaluaciones en cinco benchmarks demuestran que Agora supera a las líneas base de modelo único emparejado, enrutamiento y cascada bajo pools de candidatos comparables.
- El marco expone un compromiso controlable entre costo y calidad a través de un único parámetro de subasta.
Este enfoque permite que la lógica crítica se enrute al solucionador más capaz, mejorando las capacidades generales de razonamiento mientras se gestionan los costos.