论文主要研究什么问题？
论文研究小型 LLM Agent 在明确墙钟时间预算下，能否遵守分配的运行时间并把额外时间用于提升任务表现。
On the Clock: Towards Punctual and Productive Time-Budgeted AI Agents
（翻译）准时：迈向准时且高效的限时 AI Agent
资讯摘要
Abstract page for arXiv paper 2610.10833: On the Clock: Towards Punctual and Productive Time-Budgeted AI Agents
AI 摘要
这篇 arXiv 论文研究小型 LLM Agent 在明确墙钟时间预算下能否按时运行并有效利用时间。作者在 MLE-Bench Lite 和 Zork I 上评估 Qwen 模型，发现提示预算不足以控制用时；加入计时信息、截止机制和预算感知强化学习可提升守时性，但额外时间仍难转化为更好任务表现。
AI 问答
仅在提示词中说明时间预算是否有效？
效果有限。论文指出 Agent 难以把提示中的预算转化为受控用时，原因包括缺乏计时反馈、无法可靠预估动作耗时，以及缺少时间到策略的映射。
哪些方法改善了时间预算遵守情况？
通过运行框架提供计时信息、加入截止执行机制，以及使用带预算感知奖励的 GRPO 强化学习，都能改善 Agent 的预算遵守能力。
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