系统、硬件与协同设计
突破级
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收录解读
AgentStop 研究本地部署 AI agents 的系统成本：多步推理、工具调用和失败重试会让本地 GPU 功耗、温度和电池消耗显著上升。
论文提出轻量级 efficiency supervisor，用 token log probabilities 等低成本执行信号预测轨迹是否大概率失败，并提前终止无望执行。
它值得正式收录，因为 local-first agents 会受能耗、隐私和设备可用性约束；early termination 是面向消费设备 agent runtime 的可复用控制原语。
它没有更高，是因为节能幅度和 utility trade-off 还需要在更多设备、模型、任务和用户体验约束下验证。