研究揭示智能体软件工程代币消耗：代码审查占比近六成，输入代币份额最大

什么是arXiv相关信息可通过相关链接了解arXiv成为独立非营利组织的信息同时感谢西蒙斯基金会、会员机构以及所有贡献者的支持也可进行捐赠。还有登录、帮助页面、关于等快速链接。该论文的基本信息是什么这是计算机科学中软件工程领域的论文arXiv编号为2601.14470。于2026年1月20日提交标题为“Tokenomics量化智能体软件工程中代币的使用场景”作者有Mohamad Salim、Jasmine Latendresse、SayedHassan Khatoonabadi、Emad Shihab 。可查看该论文的PDF版本、HTML实验版等。研究背景和方法是什么基于大语言模型的多智能体LLM - MA系统正越来越多地应用于自动化复杂的软件工程任务然而其运行效率和资源消耗情况仍未得到充分理解阻碍了其实际应用。为解决这一问题对软件开发生命周期SDLC中LLM - MA系统的代币消耗模式进行了分析分析了ChatDev框架使用GPT - 5推理模型执行的30个软件开发任务的执行轨迹将其内部阶段映射到不同的开发阶段以创建标准化评估框架然后量化并比较这些阶段的代币分布。研究结果有哪些初步研究结果表明迭代的代码审查阶段占代币消耗的大部分平均消耗代币比例为59.4%。此外输入代币始终占消耗的最大份额平均为53.9%这为智能体协作中可能存在的显著低效性提供了实证依据。研究结果还表明智能体软件工程的主要成本不在于初始代码生成而在于自动化的优化和验证。新方法可以帮助从业者预测费用并优化工作流程并为未来的研究指明了方向即开发更节省代币的智能体协作协议。论文有哪些主题和引用方式主题包括软件工程 (cs.SE)、人工智能 (cs.AI)、多智能体系统 (cs.MA)。引用方式有[arXiv:2601.14470][cs.SE]等。还有哪些相关信息可了解论文的提交历史来自Mohamad Salim 于2026年1月20日20:52:14 UTC提交302 KB。可访问论文的PDF版本、HTML实验版、TeX源代码等还可查看许可。有当前浏览上下文的切换、浏览方式的切换等。还有参考文献与引用、导出BibTeX引用等相关内容。此外有代码、数据与媒体相关的切换如alphaXiv、CatalyzeX论文代码查找器等演示相关的切换如Replicate、Hugging Face Spaces等相关论文的推荐器与搜索工具等。arXivLabs是一个框架允许合作伙伴直接在网站上开发和分享新的arXiv功能与arXivLabs合作的个人和组织需认同并接受开放、社区、卓越和用户数据隐私价值观。还可了解本文哪些作者是推荐人、禁用MathJax等信息以及关于、帮助、联系、订阅等相关内容。