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0今天的这篇的主题是： Same Task, Different Work: Prompt-Induced Waste in Coding Agents A Preregistered Study of Reasoning, Tools, and Harnesses
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Summary
代码智能体（coding-agent）的效率不能仅凭 Token 数量或模型价格来表征。端到端成本和任务成功率共同取决于提示词语义、推理开销（inference effort）、框架策略（harness policy）、模型、任务难度、工具使用、上下文管理以及供应商的计费方式。对照实验表明，提示词的措辞可以在不改变任务的前提下改变推理与验证行为；额外的推理开销虽然能对困难任务有所帮助，但也会在不产生任何效益的情况下增加成本；并且当框架发生变化时，某项效率干预措施的价值也可能随之改变。这些结果表明，提示词、推理开销和框架是相互作用的实验因素，而非彼此独立的控制变量。我们将效率建模为由智能体轨迹所引发的“单个成功任务的成本”。Token 和缓存数量是该轨迹的度量指标，而非充分的优化目标。因此，智能体评估应当在控制决定轨迹生成方式的系统变量的同时，测量成功率和端到端成本。
原文链接：arxiv.org
