Knowing When to Ask for Help: Bayesian Self-Escalation in Hierarchical LLM Agents
层级LLM智能体中的贝叶斯自我升级：知道何时求助
🧭 层级LLM智能体自我升级决策 ★ 深度解读
Independent Researcher
把生成中途的模型求助建模为基于能力后验的最优停止问题，证明阈值策略并给出校准驱动的后悔界
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商/Agent 级联路由中，不只做 pre-router 或 post-verifier：引入 per-token 或 per-step 的“能力后验”B_t，在生成中途触发升级，能省下注定失败的 junior 生成成本。真实代码级联里，streaming 升级到 75% 准确率只用 0.98× junior 成本，而 post-hoc 路由要 1.41×。
- 原始 entropy / margin / probe 只能当 evidence，不要直接当概率用；用标注轨迹学 competence posterior，训练目标优化 Brier score 而不是只看 ECE。ECE 低不代表安全，Brier score 同时惩罚 calibration 和 refinement。
- 把 competence posterior 与决策阈值解耦：成本、延迟预算、senior 模型变化时，只重跑 offline backward induction 更新阈值表，不用重新训练。适合业务频繁调价、换大模型或调整延迟 SLO。
- 跨模型交接只传文本 trace、工具调用历史、检索证据，不传 hidden state / KV cache，保持模型无关；这可以复用到小模型 agent 负责长尾 query、复杂任务再升级大模型的架构。