The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）

Agent-UCT: Upper Confidence Bounds Applied to Trees for Agentic Workflow Optimization with Cost-Awareness

Agent-UCT：应用于树的上置信界，用于具有成本意识的智能工作流优化

Yang Li, Hai Liu, Dian Shao, Yu Wang, Xiyu Chen, Sergey Volkov, Bozhi Wang, Ziyu Sun, Sihang Liu, Ye Luo, Xiaowei Zhang

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） ； School of Artificial Intelligence, Jiangxi Science and Technology Normal University（江西科技师范大学人工智能学院） ； The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学） ； University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； New York University（纽约大学） 纠错

AI总结 研究针对智能工作流优化中计算冗余和预算分配低效问题，提出Agent-UCT算法，结合RAGSpace框架和WTB，通过重用感知正则化项减少冗余执行，实验证明其能有效识别最佳配置，实现成本感知、可重现且组合高效的智能工作流优化。