MERA：面向大规模 Agent 系统的模型演化与技能自适应路由

英文标题：MERA: Model Evolution and Routing with Skill Adaptation for Agentic Systems at Scale

MERA 提出了一种面向大规模 Agent 系统的模型演化与路由方法，并引入技能自适应机制。论文指出，LLM Agent 在单个任务中会执行异构的模型调用序列：部分调用需要细致推理，另一些则是格式化或工具参数构造等结构化步骤。该研究旨在针对不同调用环节的能力需求进行更合适的模型路由，从而提升 Agent 系统的效率与任务适配性。对于开发者而言，这类方法有望减少在低复杂度步骤上使用高成本模型的需求，并优化多模型 Agent 工作流。

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