Knowledge or Calculator? Decomposing the Skill Premium in Verifiable Financial Agent Workflows
知识还是计算器？可验证金融 Agent 工作流中技能溢价的分解
🧭 Agent 工作流评测 · 技能溢价分解
Independent Researcher · Deep Insight Labs · University of Kent · University of Cambridge
用 2603 个金融 episodes 分解 agent 技能溢价：策展工具 +19.5、文档 +5.6，现场生成几乎无效
📌 工作参考价值（4 点）
- 将高频、可标准化的 agent 子任务沉淀为 curated skill package（可执行工具 + 规范输出 schema），不要依赖 agent 单次生成；实验表明现场生成几乎无增益且更耗 token/turn。
- 数值密集型流程（如预算分配、CTR/ROI 校验、竞价计算）优先提供 executable tools，而非文档说明；工具单独带来 +19.5 分，文档仅 +5.6 分。
- 涉及严格输出结构（如商品标签、推荐理由模板、广告文案字段）的场景，把 output schema 与操作手册作为 curated resource 注入能改善 adherence；但工具+文档组合收益次可加，不要盲目叠加资源。
- 建立 agent 工作流评测时使用任务特定确定性 verifier 和可再生成 ground truth，避免耗时 LLM-as-judge 且保证结果可复现。