Fewer Tokens, Better Action: GPT-6 Astra Robot Agents with 14% Higher Success Rate but 65% Fewer Tokens
更少 Token 更好行动：成功率升 14%、Token 省 65% 的机器人 Agent
🧭 VLM Agent 代码执行与选择性观察
Peking University · National University of Singapore · NVIDIA · Impossible Research
PyRUA-Lean 用代码执行+选择性观察，同等调用预算下成功率 63.1%→71.7%，Token 省 65%
📌 工作参考价值（4 点）
- 用 Python 代码块代替多轮 tool-calling：将多个工具调用组合成可执行 cell，包含条件判断和局部重试，减少 LLM 往返；在电商 Agent 中可把「查询商品→筛选→比价→生成文案」编码为模板化代码，LLM 只填参数。
- 选择性观察：不让 Agent 每次接收完整环境状态/全部候选商品，而是显式请求所需字段（价格、库存、历史行为），降低输入 token；类似 RAG 按需取上下文。
- 局部重试机制：在代码块内处理可预见失败（API 超时、无搜索结果、价格变动）而不回传 LLM，只在需要重新规划时才调用 LLM，可显著降低调用次数。
- 同等调用预算下提升成功率：省下的 token 可用于更多次 LLM 调用或更复杂规划，在固定成本内提升推荐/搜索效果。