When Should AI Agents Ask? Clarification Requests Under Limited Human Attention
何时 AI 代理应该提问：有限人类注意力下的澄清请求
🧭 多智能体共享人类注意力时的提问协调
The University of Sydney Business School, The University of Sydney · Amazon
提出 Pairwise Coordination Policy 协调多智能体共享有限人类注意力时的提问时机与排序，成本接近最优
📌 工作参考价值（4 点）
- 在多个 AI agent 并行处理推荐/广告/生成任务且需要人工确认偏好、约束或补全信息时，不要逐个 agent 独立决定是否提问；PCP 用成对任务延迟矩阵估计全局等待成本，能显著降低人工等待与任务闲置带来的总成本。
- 工程上可以先离线计算单任务和双任务的最优策略与成本表，运行时仅根据当前待解决需求做组合近似，避免动态规划维度爆炸；适合作为 agent 调度与澄清模块嵌入现有 LLM agent 框架。
- 业务中可复用“先做不依赖缺失信息的部分，再决定 search 或 ask”的框架：如果 agent 有其他可做工作，提前提问可能反而降低总延迟；若可通过查询历史记录/知识库低成本解决，则优先 search，否则 ask。
- 人类注意力是瓶颈时，不要用 agent-by-agent 排序，而应基于所有等待问题动态调整优先级；PCP 的近似保证和合成基准上的 0.07% 最优差距说明这种成对近似已经足够用于实际调度。