本文系统综述了Agent智能体效率优化技术，从记忆、工具学习和规划三大核心组件展开分析。详细介绍了高效记忆的构建、管理与访问策略，工具学习的选择、调用与集成方法，以及单智能体与多智能体协作规划方案。同时梳理了相关基准测试工作，为Agent性能评估提供了参考框架。这篇深度总结为理解和优化Agent性能提供了系统性技术路径，适合研究人员和开发者收藏参考。
来看Agent进展，看智能体效率优化技术总结，最近Agent方向比较流行写综述，且很厚，但适合当汇报材料素材。
技术总是有趣的，从基本问题出发，多总结，多归纳，**多从底层实现分析逻辑，**会有收获。
一、Agent智能体近期的几个技术总结回顾
实际上，我们已经在之前多个文章中对大模型agent的一些综述性工作做了梳理，有两个。如下：
1、大模型智能体推理技术总结
在《**现有大模型智能体推理方案索引梳理及法律领域大模型性能如何评估？ **》（https://mp.weixin.qq.com/s/CZQ40Ka0oAucJLX6acZZWA）中介绍了大模型智能体推理技术总结，对智能体推理进行系统性梳理，《Agentic Reasoning for Large Language Models》(https://arxiv.org/pdf/2601.12538,https://github.com/weitianxin/Awesome-Agentic-Reasoning)
2、Agent记忆技术总结
《Agent记忆技术总结及文档多模态模型dots.ocr用于数据挖掘》(https://mp.weixin.qq.com/s/xg1TD9AoMtXU7BWs64qX_g)中介绍了Agent记忆，也有一些很有趣的点，核心看这个花怎么雕的。综述工作在《Memory in the Age of AI Agents》，https://arxiv.org/pdf/2512.13564，https://github.com/Shichun-Liu/Agent-Memory-Paper-List，做了进一步的梳理，明确智能体记忆与LLM记忆、RAG等相关概念的区别，梳理了token级、参数化、潜在三种记忆形式，事实型、经验型、工作型三类记忆功能，以及记忆形成、演化、检索的动态过程，汇总相关基准测试与开源框架，看着还不错。几个图画的很好看。
二、智能体效率优化技术总结
继续看Agent技术总结，看第三篇，讲的故事是智能体的效率优化，从记忆、工具学习、规划三大核心组件展开系统综述，效率定义（固定成本下的效果、同等效果下的成本），梳理相关基准测试，从输入输出进行界定的话，整个流程如下：
调研工作在《Toward Efficient Agents: A Survey of Memory, Tool learning, and Planning》，https://efficient-agents.github.io/，https://github.com/yxf203/Awesome-Efficient-Agents，https://arxiv.org/pdf/2601.14192v1。
看核心4点内容：
1、关于高效记忆
以下几个内容：
记忆构建：分为工作记忆（文本压缩、潜在状态存储，如COMEDY的对话蒸馏、MemoryLLM的潜在内存池）和外部记忆（基于项目、图谱、分层结构，如MemoryBank的遗忘曲线管理、Zep的时序知识图谱）；
记忆管理：规则式（固定规则剪枝，低成本但缺乏适应性）、LLM式（动态决策增删改，自适应但耗资源）、混合式（规则触发+LLM优化，如MemoryOS的分层管理）；
记忆访问：通过规则增强、图谱检索、LLM/工具驱动、分层检索等方式，精准提取关键信息，降低token消耗；
多智能体记忆：支持共享记忆（跨智能体复用信息）、本地记忆（轻量化专属存储）、混合记忆（平衡共享与专属）；
对应的方案梳理如下：
2、关于高效工具学习
同样的，也是几个内容：
工具选择：通过外部检索（如ProTIP的对比学习）、多标签分类（如TinyAgent的小型模型筛选）、词汇化检索（如ToolkenGPT的工具令牌化），快速匹配最优工具；
工具调用：采用原地参数填充（如Toolformer的CoT集成）、并行调用（如LLMCompiler的并行执行）、成本感知调用（如BTP的预算约束规划），降低调用开销；
工具集成推理：通过选择性调用（仅必要时触发工具）、成本感知策略优化（如ToolRL的奖励函数设计），将工具调用融入推理流程，提升效率。
代表性工作如下：
3、关于高效规划
主要人内容如下：
单智能体规划：通过自适应预算分配（如SwiftSage的快慢思考模式）、结构化搜索（如LATS的蒙特卡洛树搜索）、任务分解（如ReWOO的规划-执行分离）、学习进化（政策优化与技能记忆存储），减少推理步骤；
多智能体协作规划：通过拓扑优化（稀疏化交互结构，如Chain-of-Agents的线性传递）、协议优化（压缩通信内容）、协作蒸馏（将多智能体能力蒸馏为单模型，降低推理成本），减少协作开销】。
相关工作梳理如下：
4、关于基准测试
Agent这块的一个重要工作就是搞benchmark，可以细分为记忆、工具学习以及规划方面的不同能力维度的基准。例如：
记忆基准：评估有效性（如HotpotQA、LoCoMo）与效率（如MemBench的读写时间、StoryBench的token消耗）；
工具学习基准：涵盖工具选择（如MetaTool）、参数填充（如BFCL）、多工具协作（如ToolBench），部分支持效率指标（token、延迟、调用次数）；
规划基准：聚焦任务成功率与效率（如TPS-Bench的成本-通过率、CostBench的路径偏差）
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