大模型智能体如何突破规模化应用瓶颈，核心在于Agentic ROI

本文第一作者为上海交通大学计算机学院副教授刘卫文，研究方向为大模型智能体，大语言模型，个性化算法等。

近年来，随着大语言模型的快速发展，基于其构建的大模型智能体（LLM Agents）正逐步从技术演示走向实际应用部署。然而，真正实现规模化应用仍面临诸多瓶颈。使用范围主要集中于专业领域，如代码生成、科研辅助等。在大众、高频、日常的应用场景（如电商、个人助理）中，普及率依然较低。这一现象引发了一个关键问题：

当前制约大模型智能体实际可用性的真正原因是什么？

上海交通大学联合中科大在本文中指出：现阶段大模型智能体的主要障碍不在于模型能力不足，而在于其「Agentic ROI」尚未达到实用化门槛。

• 论文题目：The Real Barrier to LLM Agent Usability is Agentic ROI
• 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2505.17767

Agentic ROI：大模型智能体实现规模化应用的关键瓶颈

研究团队提出 Agentic ROI（Agentic Return on Investment）这一核心指标，用于衡量一个大模型智能体在真实使用场景中所带来的「信息收益」与其「使用成本」之间的比值：

• Information Quality：指智能体所生成的信息质量，包括准确性、完整性等。
• Quality Threshold：指最低可接受的信息质量阈值（注：根据上下文推断）。
• Human Time和 Agent Time：分别指人类与智能体完成对应任务所需的时间。
• Interaction Time：指用户与智能体交互所需要的时间，如用户进行任务描述、验证结果过程中所消耗的时间。
• Expense：指用户经济成本，如模型调用、API 使用的开销。

只有当信息质量超过一定阈值，且智能体所节省的时间和成本之比足够高时，智能体才真正具备可用性。

如上图所示，当前大部分 LLM 智能体集中应用于人类任务时间成本高的信息密集型场景（如科研、编程），此类任务本身就需要大量人力投入，因此即便智能体部分替代也能显著提高效率。然而，在用户量庞大的日常场景中（如电商、搜索、助理等），任务本身较为简单，交互成本低（如点击、下滑操作），智能体提升的边际价值不明显，反而可能引入额外的交互成本和延迟，从而导致 Agentic ROI 较低。

因此，当前高用户需求与低 Agentic ROI 之间的矛盾，反映了智能体在日常应用中的实用性不足，需进一步优化信息价值、智能体任务完成时间、及交互时间以填补市场空白。

优化 Agentic ROI 智能体发展的「之字形」轨迹

研究团队提出，LLM 智能体的发展路径并非线性增长，而是呈现出一种「先规模化、后轻量化」的「之字形」发展模式：首先规模化（scaling up）参数规模、训练数据、推理能力以提升信息质量；之后在保证信息质量的前提下，轻量化（scaling down）进行模型压缩、蒸馏、推理优化以减少智能体所用时间与调用成本。我们正处于智能体规模化发展的高峰阶段，优先提升信息质量。

基础模型如 OpenAI 系列模型的发展也体现了这一「之字形」发展趋势：同系列模型如 o1-mini 到 o1 模型表现显著增强，而新一代小模型如 o3-mini 则在持平 o1 性能的同时显著降低了推理费用和延迟。

规模化提升信息质量（Scaling Up）

预训练规模化（Pre-training Scaling）

 预训练阶段通过扩大模型规模、数据量和计算资源，使智能体在语言理解、推理和世界知识等基础能力方面获得稳步提升。而规模化使用包含任务结构和操作流程的文档数据（如操作手册、工作流程指南）能够帮助模型学习实际任务的分解逻辑和执行顺序。此外，随着上下文窗口的扩展和记忆机制的引入，智能体可以处理更长的交互历史和用户偏好，从而提升多轮任务执行的能力。

后训练规模化（Post-training Scaling）

 后训练阶段（如监督微调和强化学习）使智能体更贴近人类的需求与价值观。同时，智能体性能提升还依赖于大规模复杂环境（网页、API 接口）交互轨迹数据，使用外部工具进行操作决策。此外，在真实部署中积累的用户反馈、任务完成记录和错误修复数据，构成了智能体持续学习与演化的基础，形成智能体的数据飞轮，使其在真实使用中不断优化行为。

推理时规模化（Test-time Scaling）

 推理时规模化包括：

• 规模化推理步骤（Scaling reasoning process），以应对复杂任务并生成更可靠的输出；
• 规模化多智能体系统（Scaling multi-agent system），通过协作完成任务分解与执行；
• 扩展工具调用（Scaling tool calling），通过多次工具调用使智能体能够逐步验证中间结果；
• 扩展推理时训练（Scaling test-time training），通过利用无标签测试数据实时更新快速适应新任务或用户需求
• 有约束条件下直接优化 Agentic ROI（Scaling towards Agentic ROI under budget constraints），智能体可在给定预算约束（如时间、API 成本）下动态评估每一步操作信息收益，直接整体优化 Agentic ROI。

构建世界模型（Building World Model）

 构建真实的「世界模型」对于实现真正规模化数据合成、智能体评估至关重要。世界模型应支持多模态交互（语言、图像、文档、音频），具备处理多步骤、长时程任务的能力，并能模拟用户的多样化偏好与反馈机制。此外，它还应反映现实世界中的不确定性，例如信息不完全、用户意图变化、环境干扰等。

确保鲁棒性与安全性（Ensuring Robustness & Security）

 确保智能体行为的稳健性与安全性也是提升信息质量的重要一环。鲁棒性方面，智能体应防止奖励机制被利用，避免出现「奖励黑客」现象；安全性方面，需要防范训练数据污染、防止反馈被篡改和后门攻击等。在运行过程中，智能体应配备异常检测和事实核查能力，确保输出内容的准确性与一致性。同时，构建行为审计机制和可解释性工具，可以提升智能体的可控性和可靠性。

轻量化降低智能体时间与成本（Scaling Down）

减少智能体任务完成时间

引入记忆机制： 引入记忆机制是提高效率的重要手段。具备记忆能力的智能体可以跳过重复计算，直接调用以往任务中积累的知识，从而加快处理速度。这种方式模拟人类专家的行为，依靠经验而非实时推理来完成任务。

模型压缩： 通过模型压缩或蒸馏来减少计算资源和推理延迟，是另一个核心方向。借助模型蒸馏等技术，可以将大模型的能力迁移到更小的模型中，从而在不显著降低性能的前提下，显著缩短响应时间、减少部署成本。

优化推理策略： 智能体的时间消耗不仅来源于计算，还受到推理链条长度的影响。如果推理过程过于复杂或冗余，例如频繁的自我反思、递归规划等，可能会延长任务完成时间而未带来质的提升。因此，更高效的智能体应具备「少而精」的思维能力，能够通过最短路径达成最优解。

基础设施优化： 硬件层面的升级，如 Groq 和 Cerebras 等新型 AI 芯片，以及软件层面的优化，如 vLLM 和 FlashAttention 等推理引擎，都能显著提升模型运行速度。只有软硬件协同进化，才能真正满足低延迟、实时响应的实际需求，从而提升智能体的整体可用性。

降低成本

降低交互时间： 当前的智能体往往要求用户提供冗长、明确的指令，这带来了较高的使用门槛与认知负担。为此，智能体的交互方式应从被动解析输入，转向主动理解用户意图，具备一定程度的目标推理与任务自完成能力。这种转变不仅可以减少用户的操作负担，也有助于提升整体使用体验。此外，产品设计上的新范式也有助于进一步降低用户交互时间。

降低开销： 智能体的运行费用可能因模型规模、推理深度、调用外部工具等因素而迅速上升。尤其在大规模部署或持续运行场景下，成本问题尤为突出。因此，未来的智能体需要更智能地管理上下文，合理控制推理复杂度与工具调用频率，确保在保证性能的前提下，尽可能降低资源消耗与使用开销。

Agentic ROI 提供了一个衡量智能体真实可用性的系统框架，帮助我们超越模型性能的单一维度，转向「实际效益」导向的设计与评价逻辑。智能体的「可用性」不应仅以模型性能定义，而应以综合效益衡量。在实际部署中，Agentic ROI 为我们提供了一个更贴近真实世界的评价维度，帮助我们识别系统中被忽视的「隐藏成本」，并指导我们构建真正高效、可用、可负担的智能体系统。

文章来自微信公众号 “ 机器之心 ”