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官方账号arXiv cs.AI@Junjie Yin, Xinyu Feng
推荐理由：这篇论文解决了AI agent过度读取文件的问题，E3方法能自动判断任务简单就少干活，在MSE-Bench上省了85%成本，效果很实在。
E3
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7月15日
11:37
该论文提出E3（Estimate, Execute, Expand）框架，让LLM Agent先估计任务难度，再执行最小可行路径，仅在验证失败时扩展范围。在MSE-Bench基准（121次编辑任务）上，E3在保持100%成功率的同时，将成本降低85%，tokens减少91%，检查文件数减少92%，并比强适应性检索基线高出16%。在gpt-4o真实库编辑实验中，E3是同等成功率下最轻量最快的策略。