上海交通大学与中科大研究指出，当前大模型智能体的实际可用性受限于 Agentic ROI（投资回报率）未达实用门槛。Agentic ROI 衡量智能体在真实场景中的信息收益与使用成本比值。尽管智能体在科研、编程等高时间成本领域表现突出，但在日常场景中因低 Agentic ROI 导致普及率不高。研究提出智能体发展路径为「之字形」：先通过预训练、后训练及推理时的规模化提升信息质量，再通过轻量化手段（如模型压缩、优化推理策略）降低时间和成本。此外，降低用户交互时间和运行开销也是提升实用性的关键。这一框架为构建高效、可用的智能体系统提供了新方向。
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周大 发表于 2025-5-30 14:30:55