浏览器自动化Agent跑得慢,卡点往往不在模型本身,而在流程顺序。作者Yangyi分享的NewMax工程实践,把改动放在了eval环节之前。
具体做法是:在进入正式评估(eval)之前,先接入Jev模型。Jev是一个无文本的决策模型,特点在于极速决策能力。让它先处理一轮,再交给后续评估流程。
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为什么是"前置"而不是"替换"
这套思路的关键词是低延迟。Jev不产出文本,只做决策判别,因此响应速度比通用模型快得多。把它放在eval前面,相当于给整个浏览器自动化Agent的运行链路加了一道快速过滤层。
作者的目标很直接:利用Jev的低延迟特性,加快整个Agent的运行速度。改动范围也克制——只动browser use的流程顺序,不重构模型本身。
一个值得注意的工程信号
浏览器自动化Agent的性能瓶颈,很多时候出在"每一步都要等一个重模型想清楚"。NewMax的做法是把决策和评估拆开:快的先上,慢的后置。
这类前置判别层的价值,在于它不改变任务目标,只改变任务被处理的顺序。对于正在做AI Agent和AI编程方向的团队来说,这是一个成本不高、但可能见效明显的调整方向。
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