SpecAgent：小模型起草、大模型审阅的智能体工具调用协议

作者提出 SpecAgent 协作协议，由小模型起草工具调用步骤、大模型并行做语义验证，把强模型从逐步生成改为整体审阅。 在 τ²-Bench 上，SpecAgent 的成功率与强模型相差约 1 分，内存访问与端到端时延大致减半；在 AutomationBench 与 VitaBench 上回收 44–75% 的强弱模型质量差；在 MCP-Atlas 边缘云部署（三个云模型）下回填 53–75% 的质量差，且强模型生成 token 数最多减半。 按该方案，小模型在起草时只执行只读工具调用，让每步基于真实观测，并暂存首个会修改环境的动作，再交强模型审定。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。