Routing Is Least Learnable Where It Is Most Valuable: Bounds on Representation Routing for Web Agents
路由在最需要时最难学：Web Agent 表征路由的界限
🧭 Agent 表征路由与成本优化
University College London · Holistic AI · UCL Centre for Artificial Intelligence
多观察模式的路由收益被重运行噪声夸大，弱智能体因标签不足难以学习路由
📌 工作参考价值（4 点）
- 多表征系统（如文本+图像+融合）可借鉴路由思路：按任务特征动态选择最优表征，但需注意重运行噪声（12-14%）会夸大收益，评估时务必用足够重复实验校准。
- 当基础智能体成功率低时，路由训练样本极少（路由标签源自智能体自身成败），此时应先提升智能体核心能力再引入路由，避免“鸡生蛋”困境。
- 成本-质量权衡策略可直接复用：仅将基础模式无法解决的任务发送到最强模式，可在不降低成功率前提下节省 9.5-30.6% 成本，适合电商 Agent 多级调用（如廉价 KV cache vs 完整生成）。
- 任务文本作为零成本路由规则（如关键词过滤）效果有限且脆弱，建议谨慎使用，优先构建基于置信度的级联路由。