《Token 都去哪了？理解并降低 LLM 智能体在漏洞挖掘中的成本》(arXiv:2610.11602)

一项新研究分析了四个 LLM 智能体（Codex、OpenCode、Cybench、EnIGMA）在漏洞挖掘任务中的 200 条 CyberGym 运行轨迹，发现代码定位与理解、漏洞推理与触发设计合计消耗了 60.4% 的 token，且花得越多并不必然效果越好。作者提出的 AVRI 界面围绕持久化证据轨迹组织信息，在 20 个任务上将 Codex 的总成本降低 18.0%、OpenCode 降低 23.7%，同时保持成功率。它为安全智能体的开发者提供了关于预算浪费在哪里的具体证据。

• Rohan Paul2026-10-19 07:59