TRIAGE：三级路由和智能代理指导，实现高效执行

基于ReAct范式​​的大语言模型（LLM）代理在工具使用和任务执行方面表现出了卓越的能力。然而，ReAct 存在一个根本性的效率问题：每个查询都会从头开始触发完整的推理循环，并且类似的查询会重复相同的步骤，而不会利用历史经验。我们提出了 TRIAGE，一个三级路由框架，通过重用历史执行轨迹来减少词元消耗。其核心创新是TaaS（Trajectory-as-a-Skill），将历史执行轨迹抽象为可复用的技能，实现“体验即服务”。 TRIAGE将查询分为三个级别：（1）直接重用相同查询，0 token； (2) 技能替换-类似查询，通过确定性参数替换获得 0 个词元； (3) 完整的 ReAct 新颖查询，自动存储以供将来重用。在针对 1,007 个安全监控查询的大规模实验中，TRIAGE 实现了 62.3% 的词元节省，其中 56.0% 的查询位于级别 2，5.5% 的查询位于级别 1，两者均以零成本执行。 ToolBench 上的跨域验证（15 个域，345 个查询）实现了 76.3% 的标记减少，证实了语义路由的通用性。在线学习实验展示了冷启动到成熟的演变：在前 100 个查询中，L2 命中率从 0% 上升到 57%，平均词元成本从 198 下降到 74.7。我们还提出了一种自动技能提取机制，将高频轨迹模式提炼为确定性技能，从而创建“使用得越多，效率就越高”的正反馈循环。