知识复利：基于代理人ROI框架的自演化知识维基的实证经济分析
环与代数
2026-05-22 v2
摘要
建设在Liu等人(2026)提出的Agentic ROI框架基础上，本文引入知识复利作为经济经济学中LLM代理的一个新可测量概念，并通过在Qing Claw——一个工业级C#实现的OpenClaw多代理框架上的控制四查询实验进行验证。我们的核心理论主张是，原始Agentic ROI方程中的成本项包含一个未被检视的假设——即每个任务的成本是相互独立的。这一假设在传统的检索增强生成(RAG)范式下成立，但一旦引入持久化、结构化的知识层，就会破裂。我们提出一种动态Agentic ROI模型，其中成本被视为由知识库覆盖率H(t)控制的时间可变函数Cost(t)。来自四个连续查询的实证结果显示，在复利 regime下累计消耗47K的token，而在匹配的RAG基线中为305K——节省84.6%。校准的30天预测表明，在中等话题集中度下，累计节省53.7%，在高集中度下为81.3%，随着时间推移，差距单调扩大。我们进一步识别了复利效应背后的三个微观经济机制：(i)一次性INGEST在N次检索中摊薄，(ii)高价值答案的自我反馈输入到综合页面，(iii)将外部搜索结果写入实体页面。本文的理论贡献是将LLM token从一次性耗费重新分类为资产货物，使经济讨论从静态边际成本分析转向动态资本积累。工程贡献是约200行C#的最小可复现实现，我们认为这是Karpathy(2026)的LLM Wiki范式的第一个完整工业级参考实现。
引用
@article{arxiv.2604.11241,
title = {Homological properties of simple modules over Leavitt path algebras},
author = {Francesca Mantese and Alberto Tonolo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.11241},
year = {2026}
}