Gimlet Labs 研究智能体工作负载：轨迹级推理效率与缓存管理

Gimlet Labs 与 UIUC 和 Intel 合作研究 ReAct 风格智能体工作负载，分析了五类基准（ADE-Bench、DABStep、SWE-bench Pro、Terminal-Bench 2.0、GAIA）上 Gemma4-31B 和 Qwen3.6-27B 的执行轨迹。