JevSpawn：基于组合动作空间的自适应智能体推理

研究人员提出组合策略 JevSpawn，将自然语言任务规范连接至有限概率探索，解决 LLM 智能体逐 token 推理缓慢且计算开销大的问题。该策略结合并行动作派生与反馈驱动的分支选择，无需额外训练即可通过共享动作结构减少重复生成与上下文计算。在 8 个基准任务上对比 7 个智能体基线的评估显示，JevSpawn 提升了任务表现并加快了导航速度。