SearchAgent-X 是南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校(UIUC)研究人员推出的高效推理框架,能提升基于大型语言模型(LLM)的搜索Agent的效率。基于高召回率的近似检索和两项关键技术,优先级感知调度与无停顿检索,显著提高系统吞吐量(1.3至3.4倍),降低延迟(降至原来的1/1.7至1/5),且不牺牲生成质量。框架解决检索精度和延迟两大效率瓶颈,优化资源利用率,为复杂AI Agent的实际部署提供重要参考。


SearchAgent-X 是南开大学和伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校(UIUC)研究人员推出的高效推理框架,能提升基于大型语言模型(LLM)的搜索Agent的效率。基于高召回率的近似检索和两项关键技术,优先级感知调度与无停顿检索,显著提高系统吞吐量(1.3至3.4倍),降低延迟(降至原来的1/1.7至1/5),且不牺牲生成质量。框架解决检索精度和延迟两大效率瓶颈,优化资源利用率,为复杂AI Agent的实际部署提供重要参考。
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