Nya metoden gör AI-agenter mer förutsägbara – och billigare att köra

arXiv cs.AI

AI-agenter är notoriskt inkonsekvent: i ett experiment gav de samma uppgift tre gånger och fick svar som inte stämde överens i 38–74% av fallen, beroende på modell. Forskarna föreslår 'habit formation' – att agenten sparar beprövade lösningar som deterministiska skript (fasta, regelbaserade rutiner) för återkommande uppgifter – vilket sänkte tokenanvändningen med 14–56% och höjde träffsäkerheten från 88,8% till 95,2%. Haken är att systemet även upprepar misstag tillförlitligt, vilket är priset för den förutsägbarhet som revisorer och regulatorer faktiskt kräver.