作者提出按每token覆盖与成本评估schema检索

2026年10月14日，AGI Hunt 报道，有作者指出 AI agent 在多轮推理与数据库查询循环中，schema 检索系统普遍只用召回率来评判，这会让「把整个目录塞给模型」成为理论最优解，实际却 token 消耗大、延迟高且低效。文章据此提出三个互补的评估维度：每 token 的有效 schema 覆盖率、多步任务全程的总 token 消耗、每步推理的估算成本。其结论是，使用错误的评估指标会让企业选到更贵、实际效果反而更差的方案。目前仅有这一篇报道，尚未见其他来源的回应或后续进展。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。