简介
Google最新研究首次将大模型Agent系统扩展问题转化为可量化科学问题。通过预算感知工具使用方法和BATS框架，研究发现多Agent系统的三条"铁律"：工具超8个时开销指数级增长、单Agent能力超45%后收益为负、错误会被不同架构放大4-17倍。研究还构建了定量预测模型，可根据任务特征预测最优Agent架构，使Agent系统从经验驱动转向科学预测。
2025 年，LLM 社区出现两条明显的主线：
- Test-Time Scaling：不靠堆参数，而是靠“多想一想”“多试几次”把性能做上去。
- Agent 化：给模型工具，让它在环境里“滚雪球”式地迭代推理。
但一个尴尬的现实是——“更多 agent 就一定更好吗？”没人能定量回答。
Google 近期发出两篇工作，第一次把 agent scaling 拆成了可预测、可度量的科学问题：
| 论文 | 核心命题 | 关键词 |
|---|---|---|
| Budget-Aware Tool-Use Enables Effective Agent Scaling | 在“工具调用预算”约束下，如何让 agent 花得少、做得对？ | 预算感知、工具效率 |
| Towards a Science of Scaling Agent Systems | 给定任务，能否提前算出最优 agent 数量与协调结构？ | 协调拓扑、任务可分解性 |
预算感知的Tool-Use
Budget Tracker 插件示意
图 1：Budget Tracker 作为轻量级插件，可同时服务于标准 ReAct（上）与高级框架 BATS（下）
2.1 核心痛点
- 简单“加预算”≠ 提升性能：agent 缺预算感知，很快撞上天花板。
- 工具调用 ≠ token：搜索、浏览、API 都有经济成本，需要统一度量。
2.2 解法一：Budget Tracker（即插即用）
- 每轮把“剩余/已用”预算写进 prompt，零额外训练。
- 根据预算高低，自动切换“广撒网”↔“精准打击”策略。
效果（BrowseComp，Gemini-2.5-Pro）：
- 预算 10 → 100，继续 scaling；无 Tracker 的基线在 100 就饱和。
- 相同精度下成本 ↓ 31%（搜索 ↓ 40%，浏览 ↓ 21%）。
2.3 解法二：BATS 框架（Budget-Aware Test-time Scaling）
| 模块 | 预算感知做法 |
|---|---|
| 规划 | 把“剩余工具次数”写进 checklist，动态决定“深挖”还是“换路”。 |
| 自检 | 提出答案后，用剩余预算做反向验证；不通过则总结失败原因，压缩进记忆再开新路径。 |
结果：在 3 个信息检索 benchmark 上，BATS 一致优于并行/串行 scaling，且实际花费更低（见图 7）。
图 7：左图工具数-性能曲线，右图统一成本-性能曲线
03 Scaling科学：多 agent 的“盈亏平衡点”
图 1：跨模型家族的 Intelligence Index 与平均性能
3.1 实验规模 = 180 种配置“大横评”
基于客观复杂度指标的智能体方法架构对比。
| 维度 | 取值 |
|---|---|
| 任务 | 4 个真实 agentic benchmark（金融、网页、Minecraft 规划、办公流） |
| 模型 | 3 大家族 × 3 个尺寸 = 9 款 LLM |
| 架构 | SAS + 4 类 MAS（Independent / Centralized / Decentralized / Hybrid） |
| 总配置 | 180 组，全部匹配 token 预算，排除实现差异 |
3.2 三条“铁律”被发现
表4 将性能与智能水平、任务属性以及实测协调指标相关联的完整scaling原理系数表
| 铁律 | 数据说话 | 业务启示 |
|---|---|---|
| 工具-协调权衡 | β = -0.267，p<0.001 | 工具 > 8 个时，MAS 开销指数级放大，慎用！ |
| 能力饱和点 | 单 agent > 45% 后，再加人收益为负 | 先把单兵做强，再考虑团队协作 |
| 错误放大 | Independent 架构把错误放大17.2×；Centralized 压到4.4× | 无校验的“裸并行”= 自爆 |
表 5：不同架构的协调指标
3.3 定量预测模型
论文用 20 个可观测特征（工具数、单 agent 基线、效率、冗余、错误放大…）拟出混合效应模型：
- 交叉验证 R² =0.524，MAE = 0.089
- 87% 的 held-out 配置被成功预测最优架构
在线计算器思路： 输入任务复杂度 T、单 agent 基线 PSA、模型 Intelligence Index → 输出期望性能最高的架构。
整套计算器的完整表达式
Agent scaling 进入“可预测时代”
两篇论文一口气把“花钱”和加人”两大 scaling 维度做成了可度量、可预测的科学问题：
- 不再靠拍脑袋决定要不要上多 agent；
- 不再盲目给 agent 无限工具预算；
- 不再把“多 agent”当万能药。
2025 年做 agent 系统，终于有数学公式兜底了——有点东西。
https://arxiv.org/pdf/2511.17006Budget-Aware Tool-Use Enables Effective Agent Scalinghttps://arxiv.org/pdf/2512.08296Towards a Science of Scaling Agent Systems最后
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