BOTTLED

打造低成本 AI 工件：LLM Agent 是否具備「能力封裝」的本領？

Agent in a Bottle: Can LLM Agents Package Their Capabilities into Cheap, Scalable Artifacts?

本研究提出 BOTTLED 基準測試，評估 LLM Agent 能否在預算限制下，自動將通用推理能力「封裝」成便宜且可擴展的特定任務小模型或程式，並揭示了零樣本能力不等於封裝能力的現狀。